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一种基于偏置随机游走的属性网络嵌入方法
基于偏置随机游走的属性网络嵌入方法
摘要：
属性网络是一种常见的数据结构，在许多现实世界的领域中都有广泛的应用。属性网络中的节点具有属性信息，这些信息可以用于揭示节点之间的潜在关系。节点嵌入是一种将节点映射到低维向量空间的方法，能够捕捉节点的结构和属性信息。本文提出了一种基于偏置随机游走的属性网络嵌入方法，通过引入偏置项来提高节点嵌入的性能。实验结果表明，该方法能够比传统的随机游走方法更好地保留节点的属性信息。
1.引言
属性网络是一种既含有节点之间连接关系，又包含节点属性信息的图结构。例如，社交网络中的用户可以具有多个属性，如年龄、性别、职业等；生物网络中的蛋白质可以具有多个属性，如功能、亚细胞定位等。属性网络的分析可以帮助我们理解节点之间的关系，并挖掘出隐藏在属性背后的知识。节点嵌入作为一种捕捉节点结构和属性信息的方法，已经成为属性网络分析的重要方法之一。
2.相关工作
目前，已经有很多节点嵌入方法被应用于属性网络分析。其中，基于随机游走的方法是一类常见且有效的方法。随机游走方法通过模拟随机游走过程来捕捉节点之间的结构信息。然而，传统的随机游走方法忽略了节点的属性信息，可能导致节点之间的关系被低效地表示。
3.方法介绍
本文提出了一种基于偏置随机游走的属性网络嵌入方法。具体步骤如下：
(1)构建属性网络的邻接矩阵和属性矩阵，其中邻接矩阵表示节点之间的连接关系，属性矩阵表示节点的属性信息。
(2)引入节点偏置项，用于衡量节点的属性特征。偏置项可以通过节点属性的频率来计算，频率高的属性对应的偏置项较大。
(3)进行随机游走过程，根据节点邻接矩阵模拟随机游走。在游走过程中，节点的偏置项将会影响节点的转移概率。
(4)根据随机游走的结果，计算节点的嵌入表示。可以使用多种嵌入方法，如DeepWalk、Node2Vec等。
(5)对节点嵌入进行评估，可以使用各种评估指标，如节点分类准确率、链接预测准确率等。
4.实验结果
为了验证本文方法的有效性，我们使用了多个真实的属性网络数据集进行实验。实验结果表明，基于偏置随机游走的属性网络嵌入方法相比传统的随机游走方法具有更好的性能。嵌入表示中能够保留更多的属性信息，从而提高了节点分类和链接预测的准确性。
5.结论
本文提出了一种基于偏置随机游走的属性网络嵌入方法，通过引入偏置项来提高节点嵌入的性能。实验结果验证了该方法的有效性。未来可以进一步探索更复杂的偏置计算方法，并将该方法应用于更多的属性网络分析任务中。
参考文献：
[1]PerozziB,Al-RfouR,SkienaS.DeepWalk:Onlinelearningofsocialrepresentations[C]//Proceedingsofthe20thACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining.2014:701-710.
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