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關鍵詞：人工智能其他學科 網絡嵌入 聚類 半監督 區分性 

摘要：GEMSEC(graph embedding with self clustering)在計算節點特征的同時學習節點聚類,通過強制將節點進行聚類來揭露網絡中的社區結構,但未考慮類別標簽信息,導致學到的節點嵌入缺乏區分性。針對這一問題,提出了一種基于半監督聚類的網絡嵌入方法(NESSC),將隨機游走序列和少量節點類別標簽作為輸入,在計算節點特征和學習節點k-means聚類的過程中,利用類別標簽信息指導聚類過程,同時重構已知節點類別標簽信息,學習具有區分性的節點表示。在6個真實網絡上進行節點聚類和節點分類評測實驗,實驗結果顯示,NESSC方法明顯優于無監督網絡嵌入方法DeepWalk和GEMSEC,可以通過加入節點的標簽信息來提高網絡嵌入的效果。因此,通過網絡節點的嵌入,可以高效地提取網絡的有用信息,對于相關網絡嵌入研究具有一定的參考價值。

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