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直推式网络表示学习被引量：2: 2017年; 网络表示学习是一个经典的学习问题,其目的是将高维的网络在低维度的向量空间进行表示。目前大多数的网络表示学习方法都是无监督的,忽视了标签信息。受LINE(large-scale information network embed-ding)算法启发而提出了一种半监督的学习算法TLINE。TLINE是一种直推式表示学习算法,其通过优化LINE部分的目标函数来保留网络的局部特性。而标签信息部分,则使用线性支持向量机(support vector machine)来提高带标签结点的区分度。通过边采样、负采样和异步随机梯度下降来降低算法的复杂度,从而使TLINE算法可以处理大型的网络。最后,在论文引用数据集Cite Seer和共同作者数据集DBLP上进行了实验,实验结果表明,TLINE算法明显优于经典的无监督网络表示学习算法Deep Walk和LINE。; 张霞陈维政谢正茂闫宏飞

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张霞