计算机应用

作者：郭景峰, 董慧, 张庭玮, 陈晓

单位：1.燕山大学 信息科学与工程学院，河北 秦皇岛 066004；2.河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室，河北 秦皇岛 066004；3.河北科技师范学院 网络技术中心，河北 秦皇岛 066004

关键词：主题关注网络,集对分析,转移概率,随机游走,表示学习

基金：国家自然科学基金资助项目(61472340);河北省青年科学基金资助项目(F2017209070);河北科技师范学院博士研究启动基金（自然科学）资助项目(2019YB011);河北省自然科学基金资助项目(F2019203157);河北省高等学校科学技术研究项目重点项目(ZD2019004)

针对异质网络表示学习仅从结构方面考虑社交关系而忽略语义这一问题，结合用户间的社交关系和用户对主题的偏好两个方面，提出基于主题关注网络的表示学习算法。首先，针对主题关注网络的特点，结合集对分析理论的同异反（确定与不确定）思想，给出转移概率模型；然后，在转移概率模型的基础上提出了一种基于两类节点的随机游走算法，以得到相对高质量的随机游走序列；最后，基于序列中两类节点建模得到主题关注网络的嵌入向量空间表示。理论分析和在豆瓣数据集上的实验结果表明，结合转移概率模型的随机游走算法能更全面地分析网络中节点的连接关系，当划分社区的个数为13时，所提算法的模块度为0.699 8，相比metapath2vec算法提高了近5%，可以更详细地捕获网络中的信息。

来源：2020年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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