Incrustación de estructura de red profunda

Debido a limitaciones de la plataforma, la fórmula no se puede mostrar. Para una mejor experiencia de lectura, visite el tema de (p.graphics, el tema de talk.politics.guns es verde.

Como se puede ver en la Figura 7, los resultados de LE y DeepWalk no son ideal y pertenecen a Diferentes categorías de puntos se mezclan entre sí. Para las líneas, sin embargo, los diferentes tipos de documentos todavía se mezclan entre sí. Para GraRep, los puntos del mismo color están agrupados. Obviamente, el efecto de visualización de SDNE es mejor en la separación y los límites de la población.

Este artículo propone una incrustación de estructura de red profunda, es decir, SDNE, para lograr la incrustación de red no lineal. Estructura de la red, diseñamos un modelo profundo semisupervisado con funciones no lineales de múltiples capas para resolver aún más los problemas de mantenimiento y escasez de la estructura de la red, utilizamos aproximaciones de primer y segundo orden para representar la red. En un modelo profundo semisupervisado, las representaciones aprendidas pueden reflejar las características locales y globales de la red y son robustas para redes dispersas. Experimentamos con clasificación de etiquetas múltiples en conjuntos de datos de red reales y los resultados experimentales muestran que nuestro algoritmo. ha mejorado significativamente en comparación con los algoritmos de última generación actuales.