属性网络相关论文
在过去十年里,信息科学技术和移动互联网的发展催生了海量的数据,这些数据及其关联关系通常被抽象为网络,例如社交关系网络、论文......
网络表示学习,又称网络嵌入,旨在将网络中的节点表示成低维稠密的实值向量。网络表示学习提供了一种高效的网络表示形式,学习到的......
属性网络是描述复杂现实世界的有效工具,其中的节点之间存在边,能够描绘纷繁复杂的关系。属性网络中的节点能够携带多种属性,如文......
网络表示学习旨在学习一种映射关系,可以将网络中的所有节点映射为低维的向量表示,从而提取到节点的特征并进行网络分析。近几年,......
随着互联网技术飞速发展,各类在线社交平台应运而生。由于数亿的用户注册量,导致社交平台产生了越来越多富含链接与内容的数据,如......
利用复杂网络分析方法,对复杂系统中的关系结构及属性进行分析,识别网络中社团结构具有重要研究意义。课题组构建了基于复杂网络算......
随着互联网技术与数字经济的发展,基于深度学习技术处理网络结构数据的网络表示学习方法吸引了学术界和工业界的共同关注,其旨在将......
随着在线社交网络用户数量的飞速增长,大规模的图存在维度高和数据稀疏性等特征,使得从这些图中挖掘有价值的信息成为一个挑战性问......
互联网基础设施的完善加速了信息数字化进程,现实生活中的可用信息不再被简单堆叠,而是被表征为图状信息网络,如交通网络、多媒体......
从社交网络到万维网,网络作为一种重要的数据形式广泛应用于描述现实世界事物之间的复杂关系,有效地从复杂信息网络中挖掘潜在的重......
最近二十年由于科学技术的飞速发展，人类获取网络数据越来越容易，获取的网络数据数量越来越多，相应的网络分析挖掘技术也取得了巨大进......
网络型数据作为数据挖掘领域最常见的研究对象之一,在我们的生活中无处不在,现实世界中的许多关系都可以抽象成网络的形式进行表现......
随着互联网的快速发展,网络社交平台如微博、微信等每天都会产生大量的文本数据,如何从海量的文本数据中发掘出有价值的信息,已成......
社交网络是信息的一种载体,不仅节点的链接关系中蕴藏着丰富的信息,而且节点本身也具有多样的信息。因此,对社交网络进行数据挖掘......
随着大规模网络的兴起,网络挖掘成为数据挖掘的一个重要子领域。在网络挖掘中,网络节点的特征表示至关重要。传统基于邻接矩阵的网......
随着互联网数据的爆炸式增长,海量数据来源的多源性、异质性、随机性、模糊性等特点为数据分析带来了新的挑战,如何从海量数据中挖......
网络结构在现实生活中大量存在,如社交网络,引用网络等。随着数字化的推进,有效利用网络结构信息成为数据挖掘中重要的一环。网络......
近年来，复杂网络在学术界得到了广泛关注，而研究复杂网络的社区结构更是成为了重中之重。现实生活中复杂网络往往带有明显的社区特点......
