计算机应用

作者：周乐, 代婷婷, 李淳, 谢军, 楚博策, 李峰, 张君毅, 刘峤

单位：1.电子科技大学 信息与软件工程学院, 成都 610054；2.河北省电磁频谱认知与管控重点实验室, 石家庄 050081；3.中国电子科技集团公司 航天信息应用技术重点实验室, 石家庄 050081

关键词：网络嵌入,表示学习,随机游走,网络采样,属性网络,节点分类

基金：国家自然科学基金资助项目(U19B2028);中国电子科技集团公司第五十四研究所开放课题(191055);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(ZYGX2019J077)

在图结构数据上开展推理计算是一项重大的任务，该任务的主要挑战是如何表示图结构知识使机器可以快速理解并利用图数据。对比现有表示学习模型发现，基于随机游走方法的表示学习模型容易忽略属性对节点关联关系的特殊作用，因此提出一种基于节点邻接关系与属性关联关系的混合随机游走方法。首先通过邻接节点间的共同属性分布计算属性权重，并获取节点到每个属性的采样概率；然后分别从邻接节点与含有共有属性的非邻接节点中提取网络信息；最后构建基于节点-属性二部图的网络表示学习模型，并通过上述采样序列学习得到节点向量表达。在Flickr、BlogCatalog、Cora公开数据集上，用所提模型得到的节点向量表达进行节点分类的Micro-F1平均准确率为89.38%，比GraphRNA（Graph Recurrent Networks with Attributed random walks）高出了2.02个百分点，比经典工作DeepWalk高出了21.12个百分点；同时，对比不同随机游走方法发现，提高对节点关联有促进作用的属性的采样概率可以增加采样序列所含信息。

来源：2022年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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