基于全局信息的图结点特征向量学习算法

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1、ＩＩ猶《丢觀麟Ｉ硕±学位论文Ｉ樣ｊ基于全局信息的图结点特征向量学习算法作者姓名曹绍升学校导师姓名、职称顾新教授企业导师燃、职称何战科麵究员Ｉ学校代码１０７０１学号１３０３１２１８０１分类巧ＴＰ３１密级公开西安电子科技大学硕±学位论文基于全局信息的图结点特征向量学习算法作者姓名：曹绍升领域：计算机技术学位类别：工程硕±学校导师姓名、职称：顾新教授企业导师姓名、职称：何战科副研究员学院：计算机学院提交日期：２０１５年１１月ＬｅａｒｎｉｎＧｒａｈＲｅｒｅｓｅｎｔ

2、ａｔｉｏｎｓｗｉｔｈＧｌｏｂａｌｇｐｐＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＡＴｈｅｓｉｓｓｕｂｍｉｔｅｄｔｏＸＩＤＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹｉｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｐｑｆｏｒｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢｙＳｈａｏｓｈｅｎＣａｏｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＸｉｎＧｕＰｒｏｆｅｓｓｏｒＺｈａｎｋｅＨｅＡｓｓｏｃｉａｔｅＲｅｓｅａｒｃｈＦｅｌｌｏｗ西安电子科技大学学位论文独创性）（或创新

3、性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢中所罗列的内容Ｗ外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一学位论文若有不实之处，本人承担切法律责任。。占＇．’＇本人签名Ｉ）：奈＾日期：５西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完令ｆ解西安电子科技大学有关保留和使用学

4、位论文的规定，目Ｐ：妍化生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获巧学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。务本人签名Ｉ：脅＾升导师签名：严心＊’万－夸日期：。乏日期乙：？摘要随着互联网＋时代的到来，数据的产生日益增多，如何从海量的数据中获取有价值的信息，己成为数据挖掘的使命。在实际中，数据

5、经常会Ｗ图结构来组织，图挖掘便成为重要的研究课题，。在诸多算法思路中近两年新提出的图结点特征向量生成算法实现了业界最优水平，受到了众多学者的关注。ａｅ一本文提出了ＧｒＲ，种新的算法可Ｗ利用图的结构信息生成具有语义ｐ、拓扑特性的图结点特征向量表示。与其他己有工作不同，本文提出的算法充分利用了图上的互补的局部结构信息一，并综合在起构成全局结构信息。本文从数学上形一些文献己有算法的优势所在Ｐ式化的证明了该算法相较于，包括ｅｒｏｚｚｉｅｆｆｌ／．提出Ｗａｌｋ模型及Ｍｉｋｏｌｏｖｗａ／－的Ｄｅｅ．提出的ｓｋｉｒａｍｐ，Ｗｐｇ模型。从真实的实验数据

6、中，本文再次验证了ＧｒａＲｅｐ在实验结果上达到业界最优水平。为了充分体现该算法的性能，本文的实验数据分别来自新闻文本网络，社交网络和，包括有有权图与无权图、稀疏图与稠密图文献引用网络Ｈ种不同性质的数据，图的结点数目差异也很大，。同时在王种不同的任务中进行测试，分别是聚类任务、分类任务Ｗ及可视化任务。在所有实验中，本文提出的ＧｒａＲｑ）算法在准确度上相对于若干己有的业界最优算法有显著的提升。然而，本文仍然存在不足之处。由于矩阵乘法和奇异值分解的高时间复杂程度，导致算法在数据规模较大时耗时较高。未来的工作中，会继续探究矩阵乘方的近似算法，Ｗ及将算

7、法改为在线算法，巧更好的方法去替代奇异值分解做数据降维等。关镜词：图结点特征向量，全局结构信息，矩阵分解，特征学习，粋维算法ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＡｓｔｈｅｅｒａｏｆＩ打ｔｅｍｅｔＰｌｕｓｉｓｃｏｍｉｎｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｄａｔａｉｓｒｏｄｕｃｅｄｅｒｄａ．Ｓｏｉｔｉｓｇ，ｐｐｙｔｔｏｄａｔａｍｉｎｎｔｏｅｘｔｒａｃｔｓｅｆｕｌｎｆｏｍａｔｉｏｎｏｍｄｉｅｂｉｔａ．Ｉｎｔｄａｔａｓ；ｈｅｄｕｆｉｕｉｒｆ