基于潜在变量的异构网络节点分类模型研究-论文.pdf

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1、第41卷第7期计算机工程2015年7月VO1．41No．7ComputerEngineeringJuly2015·移动互联与通信技术·文章编号：1000-3428(2015)07-0133-05文献标识码：A中图分类号：TP391基于潜在变量的异构网络节点分类模型研究尹向东，肖辉军(1．湖南科技学院计算机与通信工程系，湖南永州425100；2．中南大学信息科学与工程学院，长沙410083：3．南京大学国际地球系统科学研究所，南京210046)摘要：传统异构网络节点标注算法将网络映射为多个同构网络，忽视了不同类型节点之间的相关性，降低了分类结果的准确性。为此，将异构网络节

2、点之间的关系表示为潜在变量，提出一种异构网络环境下的节点标签模型。描述同构网络的节点标注问题，分析传统同构网络标签模型扩展算法的局限性，将异构网络中的节点用潜在的多维向量表示，基于该潜在向量给出异构网络节点标签模型，应用随机梯度下降法进行模型求解，并分析其复杂性。实验结果表明，该模型的预测准确性优于同构映射模型和非监督潜在空间模型。关键词：社会网络；标签；分类算法；社团挖掘；学习算法中文引用格式：尹向东，肖辉军．基于潜在变量的异构网络节点分类模型研究[J]．计算机工程，2015，41(7)：133．137．英文引用格式：YinXiangdong，XiaoHuijun．R

3、esearchonHeterogeneousNetworkNodeClassificationModelBasedonLatentVariables[J]．ComputerEngineering，2015，41(7)：133—137．ResearchonHeter0gene0usNetworkNodeClassificationModelBasedonLatentVariablesYINXiangdong一，XIAOHuOun。(1．DepartmentofComputerandCommunicationEngineering，HunanUniversityofScie

4、nceandEngineering，Yongzhou425100，China2．SchoolofInformationScienceandEngineering，CentralSouthUniversity，Changsha410083，China；3．InternationalEarthSystemScienceResearchInstitute，NanjingUniversity，Nanjing210046，China)【Abstract】Traditionalclassificationalgorithmsinheterogeneousnetworksmapthe

5、originalnetworkintomultiplehomogeneousnetworks，andneglectthecorrelationbetweennodesofdifferenttypes．Thispaperrepresentstherelationshipsbetweenheterogeneousnodesaslatentvariants，andproposesalabelingmodelandcorrespondingclassificationalgorithminheterogeneousnetworks．Thispaperdescribesthepr

6、oblemofnodelabelinginhomogeneousnetworks，analyzesthedrawbacksofthealgorithmsthatmaponeheterogeneousnetworkintomultiplehomogeneousnetworks，representsthenodesinheterogeneousnetworksasvectors，proposesalabelingmodelbasedonvectors，appliesstochasticgradientdescentmethodtosolvetheproposedmodel，

7、andanalyzesthecomplexityofthealgorithm．Experimentalresultsshowthat，theproposednodeclassificationmodelinheterogeneousnetworksismoreaccuratethanbothmappinghomogeneousmodelandunsupervisedlatentspacemode1．【Keywords】socialnetwork；label；classificationalgorithm；communitydiscover