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在属性网络中,与节点相关联的属性信息有助于提升网络嵌入各种任务的性能,但网络是一种图状结构,节点不仅包含属性信息还隐含着丰富的结构信息。为了充分融合结构信息,首先通过定义节点的影响力特性、空间关系特征;然后根据链接预测领域基于相似度的定义构建相似度矩阵,将节点二元组中的关联向量映射到相似度矩阵这一关系空间中,从而保留与节点相关的结构向量信息;再基于图的拉普拉斯矩阵融合属性信息和标签特征,将上述三类信息集成到一个最优化框架中;最后,通过二阶导数求局部最大值计算投影矩阵获取节点的特征表示进行网络嵌入。实验结果表明,提出的算法能够充分利用节点二元组的邻接结构信息,相比于其他基准网络嵌入算法,本模型在节点分类任务上取得了更好的结果。 相似文献
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针对当前网络交易违法现象人工识别、排查难的监管问题,本文通过运用互联网搜索引擎、文本检索、数据挖掘以及bloom过滤技术设计了电子商务网站违法行为监管平台.该平台支持对电子商务网络经济主体网站的识别与建库、网络违法经营行为与网络违法广告行为的自动排查、电子标识亮照与防伪检测等功能,在实践应用中,该平台充分表现出明显高于人工监管的效率与优势,提升了网络违法案件的查处效率. 相似文献
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