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為融合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)與節(jié)點屬性信息以提高網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)質(zhì)量，提岀一種新的屬性網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法（ ANEMF）。引入余弦相似性概念，定義網(wǎng)絡(luò)二階結(jié)構(gòu)相似度矩陣和屬性相似度矩陣，通過對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似度和屬性相似度損失函數(shù)進行聯(lián)合優(yōu)化學(xué)習(xí)，并利用矩陣分解的形式實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)與節(jié)點屬性信息的融合，同時應(yīng)用乘法更新規(guī)則計算得到節(jié)點表示向量。在3個公開數(shù)據(jù)集上的親驗結(jié)果表明，與 Deep Walk和TADW算法相比， ANEMF算法得到的節(jié)點表示向量能夠保留網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)與節(jié)點屬性信息，有效提升其在節(jié)點分類任務(wù)中的綜合性能。
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