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结构2vec

swMATH ID: 36495
软件作者: 莱昂纳多·里贝罗、佩德罗·萨瓦雷斯、丹尼尔·菲格雷多
描述: struc2vec:从结构标识学习节点表示。结构身份是一个对称概念,其中网络节点根据网络结构及其与其他节点的关系进行识别。在过去的几十年里,结构同一性已经在理论和实践中得到了研究,但直到最近才通过表征学习技术得到解决。这项工作提出了struc2vec,一个新颖而灵活的框架,用于学习节点结构标识的潜在表示。struc2vec使用层次结构来度量不同尺度上的节点相似性,并构造多层图来编码结构相似性并生成节点的结构上下文。数值实验表明,最先进的节点表示学习技术无法捕获更强烈的结构身份概念,而struc2vec在这项任务中表现出了更优越的性能,因为它克服了先前方法的局限性。因此,数值实验表明,struc2vec提高了更多依赖于结构身份的分类任务的性能。
主页: https://arxiv.org/abs/1704.03165
源代码:  https://github.com/leoribeiro/struc2vec
依赖项: 蟒蛇
关键词: 社交网络;arXiv_cs。;机器学习;arXiv_cs。LG公司;arXiv_状态ML;结构2vec;节点表示法;特征学习;节点嵌入;结构同一性
相关软件: DeepWalk公司;节点2vec;线路;单词2vec;GraRep公司;PyTorch公司;RolX公司;亚当;GMNN公司;SNAP(快照);张紧器2传感器;Scikit公司;图形VAE;NetGAN公司;图RNN;摩尔根;网络工具包;ArnetMiner公司;PTE公司;图形挖掘笔记本
引用于: 20文件

标准文章

1出版物描述软件 年份
struc2vec:从结构身份学习节点表示arXiv公司
莱昂纳多·里贝罗(Leonardo F.R.Ribeiro)、佩德罗·萨瓦雷斯(Pedro H.P.Savarese)、丹尼尔·菲格雷多(Daniel R.Figueiredo)
2017

按年份列出的引文