基于深度神经网络的异质网节点分类和表征学习研究的任务书.docx

基于深度神经网络的异质网节点分类和表征学习研究的任务书
一、任务背景
近年来，随着大数据的不断涌现，异质网络（HeterogeneousNetwork）也成为了研究热点和难点之一，它由不同类型的节点和关联边组成，如社交网络中的用户、商品、知识等，或者生物信息学中的蛋白质、基因等。异质网络中的节点分类和表征学习是解决信息检索、推荐系统、社交网络分析等问题的核心任务之一。现有的深度学习方法在单一网络中进行节点表征学习表现出良好的性能，但在异质网络中，节点的异构性使得节点之间的关联边更加复杂，需要对节点的属性和拓扑结构进行建模和学习，因此异质网络的节点分类和表征学习对深度学习方法提出了新的需求和挑战。
二、研究目标
本项目的研究目标是基于深度神经网络实现异质网络的节点分类和表征学习，对于给定的异质网络，实现以下三个任务：
1.异质网络节点分类：将异质网络中的节点按照预先设定的分类标准进行分类；
2.异质网络节点表征学习：将异质网络中的节点映射到一个低维向量空间中，实现节点的表征学习；
3.异质网络节点推荐：根据节点的表征学习结果，为给定的节点推荐其相似的节点。
三、研究内容
1.异质网络的表示方法与建模：将异质网络表示成为一个多维图，节点为图的元素，边为图的关系，以此建立异质网络的拓扑结构和属性结构；
2.节点表征学习算法的设计：设计一个针对异质网络的深度学习节点表征算法，通过学习目标函数（如自编码器、softmax等）实现节点的表征学习；
3.节点分类算法的设计：基于深度学习的节点表征学习，在节点表征的基础上进行分类；
4.节点推荐算法的设计：利用节点表征的相似性度量方法，为节点推荐与其相似的节点。
四、研究方案
本项目的主要研究方案如下：
1.基于TensorFlow和Keras开发异质网络节点表征学习和分类推荐的深度学习算法；
2.实现异质网络的表示和建模，提取异质网络的节点属性和拓扑结构；
3.设计多个异质网络分类、表征学习、推荐算法，包括有监督学习、无监督学习、半监督学习等多种深度学习算法；
4.进行大规模的实验对比和性能分析，比较不同深度学习算法在异质网络中的性能表现和优缺点。
五、预期成果
1.实现基于深度神经网络的异质网节点分类和表征学习，实现异质网络建模和节点表征学习算法的设计与开发；
2.完成异质网络节点分类、表征学习和推荐的评估实验，获得不同算法在异质网络中的性能表现数据和实验结果；
3.发表相关的论文和研究成果，将研究工作应用到实际领域中，如社交网络分析、生物信息学、推荐系统等。
六、研究意义
1.增强深度学习方法的应用范围：将深度学习在异质网络中的应用与普及，扩大深度学习算法的应用范围；
2.推动异质网络领域的研究进展：本项研究提供了深度学习在异质网络中的具体实现方式，推动深度学习在异质网络领域的研究进展；
3.实现异质网络的进一步挖掘和应用：异质网络在现实世界中广泛存在，通过本研究可以更好地利用异质网络中的信息，推动社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域的发展。