【摘 要】
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网络嵌入是将高维网络映射到低维向量空间的一种表示学习方法.目前,人们对动态同质网络嵌入和静态异质信息网络嵌入已经开展了一些研究,但动态异质网络上的嵌入研究仍然较少.如果直接应用静态网络嵌入或动态同质网络嵌入方法来解决动态异质网络嵌入问题,会由于忽略网络的动态或异质特性而导致严重的信息丢失.因此,提出一种基于时间和类别约束随机游走的动态异质网络嵌入方法TNDE.该方法引入类别约束,能够解决动态异质网络中由于异质特性带来的语义信息保留问题.不同于其他动态网络中的时序随机游走,该方法采用非递减的时间约束来增量式
【机 构】
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南开大学网络空间安全学院,天津市网络与数据安全技术重点实验室（南开大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772289,U1836109,U1936205,U1936105,62077031),江苏省大数据安全与智能处理重点实验室开放基金项目(BDSIP1902)。
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网络嵌入是将高维网络映射到低维向量空间的一种表示学习方法.目前,人们对动态同质网络嵌入和静态异质信息网络嵌入已经开展了一些研究,但动态异质网络上的嵌入研究仍然较少.如果直接应用静态网络嵌入或动态同质网络嵌入方法来解决动态异质网络嵌入问题,会由于忽略网络的动态或异质特性而导致严重的信息丢失.因此,提出一种基于时间和类别约束随机游走的动态异质网络嵌入方法TNDE.该方法引入类别约束,能够解决动态异质网络中由于异质特性带来的语义信息保留问题.不同于其他动态网络中的时序随机游走,该方法采用非递减的时间约束来增量式
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