基于多头注意力机制的半监督卷积网络嵌入
Computer Applications and Software（2021）
摘要
网络嵌入旨在综合利用网络特性来学习节点的低维向量.然而,传统的网络嵌入方法不能全面考虑外部信息,通常只关注一种属性而忽略其他属性,或者分别学习不同属性的表示.对此提出一种基于多头注意力机制的半监督卷积网络嵌入模型(SMAC).利用近年来在自然语言处理中广泛应用的多头注意机制与多层图卷积神经网络,将外部信息与结构信息以半监督的方式结合起来,在一个统一的框架中联合优化.通过在真实数据上的对比实验,验证了该模型能够获得较好的节点向量表示,具有优于对比算法的性能.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要