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发布日期:2019年3月26日
学术报告-网络表示学习-SDNE

      真实的网络结构是高度非线性和复杂的,现有的浅层模型的网络嵌入方法都无法很好地表示更高级的非线性的网络结构。因此,本次报告介绍了一种深度神经网络模型的网络嵌入方法SDNE,它的创新点在于将可用于降维的深度自编码器应用到网络嵌入任务中来,在利用深度神经网络捕捉高阶相似性的同时,将LE算法提取到的一阶相似度作为已知的监督信息应用进来。

附件-网络表示学习-SDNE.pdf