| 双路自编码器的属性网络表示学习 |
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| 引用本文： | 王静红,周志霞,王辉,李昊康.双路自编码器的属性网络表示学习[J].计算机应用,2023(8):2338-2344. |
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| 作者姓名： | 王静红 周志霞 王辉 李昊康 |
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| 作者单位： | 1. 河北师范大学计算机与网络空间安全学院;2. 河北省网络与信息安全重点实验室(河北师范大学);3. 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心(河北师范大学);4. 河北工程技术学院 |
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| 基金项目： | 河北省自然科学基金资助项目（F2021205014）；;河北省高等学校科学技术研究项目（ZD2022139）； |
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| 摘 要： | 属性网络表示学习的目的是在保证网络中节点性质的前提下，结合结构和属性信息学习节点的低维稠密向量表示。目前属性网络表示学习方法忽略了网络中属性信息的学习，且这些方法中的属性信息与网络拓扑结构的交互性不足，不能高效融合网络结构和属性信息。针对以上问题，提出一种双路自编码器的属性网络表示学习（DENRL）算法。首先，通过多跳注意力机制捕获节点的高阶邻域信息；其次，设计低通拉普拉斯滤波器去除高频信号，并迭代获取重要邻居节点的属性信息；最后，构建自适应融合模块，通过结构和属性信息的一致性及差异性约束来增加对重要信息的获取，并通过监督两个自编码器的联合重构损失函数训练编码器。在Cora、Citeseer、Pubmed和Wiki数据集上的实验结果表明，与DeepWalk、ANRL(Attributed Network Representation Learning)等算法相比，DENRL算法在3个引文网络数据集上聚类准确率最高、算法运行时间最少，在Cora数据集上聚类准确率为0.775和运行时间为0.460 2 s；且DENRL算法在Cora和Citeseer数据集上链路预测精确率最高，分别达到了0...
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| 关 键 词： | 属性网络 网络表示学习 自编码器 交互学习 注意力机制 |
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