基于双视角的耦合网络表示学习算法

传统网络表示学习算法大多依赖于节点视角下的随机游走获取网络局部采样序列,再通过最大化相邻节点的共现概率将网络中的节点表示成低维向量.本文在真实网络上的经验分析表明,对节点和边两种视角分别进行随机游走会产生具有不同节点分布的采样序列,进而得到不同的社区划分.为此,本文提出了一种基于双视角的耦合表示学习算法DPBCNE.该方法基于边视角进行随机游走以获得不同于节点视角的采样结果,再融合基于节点视角下的节点采样序列进行耦合训练,以学习节点和边的表示.实验结果表明,相较于现有的网络表示学习算法,DPBCNE能更好地保留网络拓扑结构信息,并在下游分类和预测任务中获得更好的效果.