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北京邮电大学学报 2022年第4期45卷 104-109页

作者：舒坚尧小龙李睿瑞南昌航空大学软件学院南昌330063

为提高多重异质网络中节点重要度评估的准确性,提出一种基于图嵌入的节点重要度评估方法。通过随机游走采样邻居节点,聚合节点在同种连边类型和不同连边类型下的节点特征,利用多层感知机将特征映射到嵌入空间,得到嵌入向量;根据节点的... 详细信息

为提高多重异质网络中节点重要度评估的准确性,提出一种基于图嵌入的节点重要度评估方法。通过随机游走采样邻居节点,聚合节点在同种连边类型和不同连边类型下的节点特征,利用多层感知机将特征映射到嵌入空间,得到嵌入向量;根据节点的嵌入向量和局部结构特征构建重要度评估指标。在CElegans和CS-Aarhus等数据集上的实验结果表明,与多重介数中心性、有偏页面排序和多重证据中心性等方法相比,所提方法具有更高的准确性。

关键词：多重异质网络节点重要度评估图嵌入

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基于图嵌入的多重异质网络节点重要度评估

基于图嵌入的多重异质网络节点重要度评估

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作者：尧小龙南昌航空大学

学位级别：硕士

多重异质网络(Multiplex Heterogeneous Networks,MHEN)是一种包含多类型节点连边的复杂网络,在现实世界中广泛存在,如一群用户之间的不同社交关系构成的网络、城市之间不同交通方式构成的交通网络等。节点重要度评估是复杂网络分析的... 详细信息

多重异质网络(Multiplex Heterogeneous Networks,MHEN)是一种包含多类型节点连边的复杂网络,在现实世界中广泛存在,如一群用户之间的不同社交关系构成的网络、城市之间不同交通方式构成的交通网络等。节点重要度评估是复杂网络分析的基本问题之一,在理解复杂网络动力学行为和控制网络中信息传播等方面应用广泛。多重异质网络能够很好地描述节点间的关系,但其多类型的连边给节点重要度评估问题带来挑战。论文针对单类型节点、多类型连边的多重异质网络,提出一种基于图嵌入的节点重要度评估方法(Multiplex Graph Embedding Centrality,MGEC)。通过分析多重异质网络不同类型连边间的相互影响,提出带重启的跨层随机游走算法(Cross Layers-Random Walk with Restart,CL-RWR),为节点采样层内邻居节点和异层邻居节点;采用节点中心性指标构建节点特征矩阵,利用池化操作聚合节点的层内邻居特征,采用注意力机制聚合节点的异层邻居特征;为增强模型的拟合能力,将聚合后的特征输入多层感知机进行非线性变换;采用负采样技术,基于正负样本对比学习完成模型训练,得到节点的嵌入向量;利用节点嵌入向量的欧式距离描述节点间关系的远近,结合多重异质网络下的K-shell算法计算节点的重要度得分,完成多重异质网络下的节点重要度评估。本文实验选取网络规模不同的4个数据集Vickers、Lazega、CKM以及Celegans,采用SIR模型和归一化折扣累计增益损失评价节点在网络中的信息传播能力,利用网络连通节点对数量评价节点的网络鲁棒性价值。将本文方法与多重度中心性、多重介数中心性、多重证据中心性以及有偏页面排序进行对比,实验结果表明,本文方法具有更优的评估准确性。

关键词：多重异质网络节点重要度评估图嵌入 K-shell算法

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