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基于半监督聚类的网络嵌入方法
基于半监督聚类的网络嵌入方法
摘要：网络嵌入是一种将图数据转换为低维向量表示的技术，它在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛的应用。传统的网络嵌入方法主要基于无监督聚类算法，但这些方法对于大规模网络和高维数据的处理效果有限。为了解决这个问题，本文提出了一种基于半监督聚类的网络嵌入方法。该方法结合了无监督聚类算法和局部约束信息，能够在保持数据局部几何结构的同时进行网络嵌入。实验结果表明，我们的方法在网络嵌入任务上取得了显著的改进。
关键词：网络嵌入、半监督聚类、无监督学习、图数据
1.介绍
网络嵌入是一种将图数据映射到低维向量空间的技术，它在数据挖掘和机器学习领域中起着重要作用。传统的网络嵌入方法主要基于无监督聚类算法，例如基于图马尔可夫随机游走的DeepWalk和基于图结构的Node2Vec。这些方法通过将邻居节点聚集到一个低维向量表示中来表征节点的相似性。然而，这些方法在处理大规模网络和高维数据时存在一定的限制。
2.相关工作
为了解决网络嵌入中的问题，研究者们提出了许多改进方法。一个流行的方法是采用半监督聚类技术。半监督聚类算法是一种结合了无监督聚类和监督学习的方法，它能够利用部分标记数据和无标记数据进行学习。已有的半监督聚类网络嵌入方法主要集中在深度学习和图卷积神经网络上。
3.方法描述
在本文中，我们提出了一种基于半监督聚类的网络嵌入方法。我们的方法主要分为两个步骤：无监督聚类和半监督嵌入。
首先，在无监督聚类阶段，我们使用传统的基于图结构的聚类算法（例如谱聚类）将网络中的节点划分为不同的簇。我们将这些聚类结果作为初始的节点嵌入表示。
随后，在半监督嵌入阶段，我们结合局部约束信息和节点嵌入表示来优化网络的嵌入结果。具体来说，我们通过构建一个局部约束图来捕捉节点的相似性和连接关系。然后，我们使用图卷积神经网络对这个局部约束图进行学习，并将学到的嵌入表示与无监督聚类结果相结合。
4.实验评估
为了评估我们的方法，在几个常用的数据集上进行了实验。我们将我们的方法与几种经典的网络嵌入方法进行了比较，包括DeepWalk和Node2Vec。评估指标包括归一化互信息（NormalizedMutualInformation，NMI）和F度量（F-measure）。实验结果表明，我们的方法在网络嵌入任务上取得了显著的改进。
5.结论
本文提出了一种基于半监督聚类的网络嵌入方法。通过将无监督聚类和局部约束信息相结合，我们的方法能够在保持数据局部几何结构的同时进行网络嵌入。实验结果表明，我们的方法在网络嵌入任务上具有显著的改进空间。未来的研究方向可以进一步探索提高半监督聚类网络嵌入方法的性能。
参考文献：
1.Perozzi,B.,Al-Rfou,R.,&Skiena,S.(2014).DeepWalk:Onlinelearningofsocialrepresentations.InProceedingsofthe20thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining(pp.701-710).
2.Grover,A.,&Leskovec,J.(2016).Node2Vec:Scalablefeaturelearningfornetworks.InProceedingsofthe22ndACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining(pp.855-864).
3.Yang,Z.,Yang,D.,&Cohen,W.W.(2016).Revisitingsemi-supervisedlearningwithgraphembeddings.InProceedingsofthe33rdInternationalConferenceonInternationalConferenceonMachineLearning(Vol.48,pp.40-48).