保持Motif结构的网络表示学习*

摘要：

随着信息技术的广泛应用,网络在人们日常的生活中变得无处不在.网络表示学习算法是最近研究网络的一个热门领域,它旨在保留网络拓扑结构信息的同时,将网络映射到一个潜在、低维度的向量空间.网络Motif,在网络分析中具有重要的意义,然而之前提出的网络表示学习算法绝大多数只考虑了节点的邻域属性或邻近性,而忽略了节点的Motif结构信息.因此,基于上述考虑,提出了算法"保持Motif结构的网络表示学习",使得在学习网络节点向量表示时能够更加侧重地考虑网络Motif的结构.算法首先计算出基于Motif的网络权重矩阵;接着求得网络中每个节点的基于Motif的个性化PageRank预估值;最后进行MotifWalk得到游走路径,从而能够运用Word2Vec模型来得到网络的向量表示.通过与三个经典的网络表示算法比较,发现在稠密以及Motif结构丰富的网络中,提出的算法表现得更好.

关键词：网络表示学习、随机游走、Motif结构

所属期刊栏目：13

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61502543;the Guangdong Natural Science Funds for Distinguished Young Scholar Foundation under Grant No. 2016A030306014

在线出版日期：2019-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1261-1271