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為解決已有圖表示學(xué)習(xí)方法復(fù)雜性較高的問題，提出一種能在維持圖特征表達(dá)力的同時提升學(xué)習(xí)效率的方法。通過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示模型中設(shè)置適當(dāng)?shù)碾p曲幾何結(jié)構(gòu)捕獲圖數(shù)據(jù)的基本屬性，利用貝葉斯個性化排序目標(biāo)最大化節(jié)點之間正確鏈接和錯誤鏈接的差距從而自動學(xué)習(xí)相似性信息，在所設(shè)計的神經(jīng)排序模型中使用雙曲距離函數(shù)計算節(jié)點之間的層次距離。在此基礎(chǔ)上，基于黎曼梯度下降法學(xué)習(xí)節(jié)點的特征向量。實驗結(jié)果表明，相對DNGR、HARP等方法，該方法能夠高效地學(xué)習(xí)節(jié)點特征，而且能獲得更加緊湊、更具表達(dá)力的特征向量表示。
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