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基于改进随机游走的网络表示学习算法
基于改进随机游走的网络表示学习算法
摘要：网络表示学习算法是一种将网络上的节点映射到低维向量表示空间的技术。近年来，随机游走算法在网络表示学习中取得了巨大的成功。然而，现有的随机游走算法在生成节点序列时存在一定的缺陷，容易受到网络结构的影响。为了解决这个问题，我们提出了一种改进随机游走的网络表示学习算法。该算法在传统随机游走算法的基础上，引入了节点邻居的信息，并对节点序列进行重要性采样，进而生成更加准确的节点表示。实验结果表明，该算法在节点分类和节点聚类等任务上具有优越的性能。
1.引言
网络表示学习是一种将网络中的节点映射到低维向量表示空间的技术。它在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域有着广泛的应用。传统的网络表示学习算法主要通过使用节点的上下文信息来学习节点的表示。然而，这些方法往往受限于网络的规模和复杂性，无法在大规模网络上进行高效的表示学习。为了解决这个问题，随机游走算法应运而生。
2.相关工作
随机游走算法是一种通过模拟随机游走过程生成节点序列的方法。这些节点序列包含了节点之间的相关性信息，从而可以用于学习节点的表示。在网络表示学习中，DeepWalk是一种经典的随机游走算法。它使用深度优先搜索来生成节点序列，并通过词向量模型来学习节点的表示。DeepWalk在节点分类和节点聚类等任务上取得了良好的性能。然而，DeepWalk存在一些问题。首先，它只考虑了节点的一阶相邻关系，忽视了节点的高阶相邻关系。其次，DeepWalk对于节点序列生成的随机游走策略并未进行优化，容易受到网络结构的影响。
3.算法设计
为了解决上述问题，我们提出了一种改进随机游走的网络表示学习算法。首先，我们通过扩展节点的邻居信息，将节点的高阶相邻关系纳入考虑。具体而言，我们利用Breadcrumb-Sampling方法对节点进行重要性采样，从而得到更加准确的节点邻居。其次，我们设计了一种基于改进随机游走的节点序列生成策略。通过引入重要性采样的节点邻居信息，我们可以在生成节点序列时更好地探索网络结构，并捕捉节点之间的关系。
4.实验结果
为了评估我们的算法性能，我们在多个真实网络数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统的随机游走算法相比，我们的算法能够生成更加准确的节点表示。在节点分类和节点聚类任务上，我们的算法均取得了优越的性能。此外，我们还进行了参数敏感性分析，验证了算法的鲁棒性。
5.结论与展望
在本文中，我们提出了一种基于改进随机游走的网络表示学习算法。该算法通过引入节点邻居的信息，并对节点序列进行重要性采样，生成更加准确的节点表示。实验结果表明，我们的算法在节点分类和节点聚类等任务上具有优越的性能。然而，我们的算法还存在一些局限性，例如对于大规模网络的运行效率较低。我们将在未来的研究中进一步改进算法，并应用于更多的实际场景。
参考文献：
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