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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/2465
標題: | 學習基於異質性網路的領域感知網路表示法 Field-aware Network Embedding on Heterogeneous Networks |
作者: | Hsin-Ping Chen 陳心萍 |
指導教授: | 鄭卜壬(Pu-Jen Cheng) |
關鍵字: | 網路表示法,特徵學習,領域感知式模型,異質性網路,類神經網路, Network embedding,Feature learning,Field-aware model,Heterogeneous Networks,Neural Network, |
出版年 : | 2017 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 學習網路表示法技術是目前很熱門的研究主題,此技術從複雜的網路結構學習出低維度的表示法代表節點,此表示法除了保留網路結構的關係外,讓網路中的節點能做向量的運算,對於後續的機器學習問題提供較高的基礎,像是多分類問題、預測問題和推薦問題。 但是目前的學習網路表示法技術並不能很好的應用在異質性的網路中,因為異質性網路包含不同類別的節點與多種類別關係,學習後的表示法來自於不同的向量空間不能比較。基於這個原因,本篇研究將領域感知的概念應用在學習表示法技術,希望利用這種概念改善學習網路表示法技術在異質性網路中無法學習出可以比較的向量問題。本研究也應用在多個生活中的資料集,實驗證明,本研究不只能保留異質性網的關係,對於後續的機器學習問題也能有好的成果。 Network embedding is used for extracting the feature representations of a network and benefits many machine learning tasks, such as classification, link prediction, etc. This model embeds the interactions among the vertices into the low-dimension representations, which greatly preserve the relations of the vertices. However, to simplify the learning procedure, most previous work treats all the vertices as the same type and thus ignores the interaction type of two vertices in different fields. In the light of this, we propose a field-aware network embedding model which can separately embed the distinct kinds of the interactions into the learned representations. Our experimental results show that integrating such field-aware information indeed improves the performance of the state-of-the-art network embedding algorithm. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/2465 |
DOI: | 10.6342/NTU201701689 |
全文授權: | 同意授權(全球公開) |
顯示於系所單位: | 資訊網路與多媒體研究所 |
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