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论文标题：

期刊：

作者：Youming GE, Cong HUANG, Yubao LIU, Sen ZHANG, Weiyang KONG

发表时间： 26 Apr 2023

DOI：

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针对无监督社交网络嵌入问题，中山大学刘玉葆教授团队撰写了研究论文：基于自适应特定映射的无监督社交网络嵌入。

文章信息

标 题：

Unsupervised social network embedding via adaptive specific mappings

引用格式：

Youming GE, Cong HUANG, Yubao LIU, Sen ZHANG, Weiyang KONG. Unsupervised social network embedding via adaptive specific mappings. Front. Comput. Sci., 2024, 18(3): 183310

阅读原文：

文章概述

无监督社交网络嵌入问题是将社交网络中的节点，通过映射函数表示为一个低维向量。在现有的方法中节点属性和网络结构的非线性特性并没有得到很好的获取和融合。然而，这对于获得更好的网络嵌入有潜在的帮助。为了解决这一个问题我们提出了一种基于编码器-解码器框架的新模型ASM（自适应特定映射）。

技术步骤

在ASM的编码器中，我们使用内核映射来捕捉节点属性和网络结构的非线性特性。特别是，我们采用了两个特征映射函数，一个用于节点属性的不可训练函数和一个用于网络结构的可训练函数。通过这些映射函数，我们分别得到节点属性和网络结构的低维特征向量。然后，我们设计了一个注意层来融合两个低维特征向量，自适应地学习节点嵌入。在ASM的解码器中，我们使用重建组件在训练过程中学习节点属性和网络结构。

Fig 1. 算法框架

实验结果

在七个真实世界的社交网络数据集上进行了一系列的实验，包括节点分类、节点聚类、链路预测、算法效率以及消融实验。实验结果证实了我们的方法与最先进的模型相比的有效性。

表1. 节点分类在各数据集上的结果

表2. 节点聚类在各数据集上的结果

表3. 算法效率

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