Structural Deep Network Embedding解码后判断阈值是多少?
时间: 2023-09-22 20:06:17 浏览: 52
### 回答1:
Structural Deep Network Embedding (SDNE) 是一种用于将网络节点的相似性转化为数值的方法,通常用于社交网络分析和推荐系统等应用。在 SDNE 解码后判断阈值时,你需要先确定你希望使用什么类型的阈值。
- 如果你想使用确定性阈值,你可以设定一个数值,然后将所有大于该数值的节点视为相似的节点。
- 如果你想使用统计学阈值,你可以计算出所有节点对之间的相似性的分布,然后设定一个数值使得只有小于该数值的节点对被视为相似的节点。
具体的阈值值取决于你的应用需求,你可以通过尝试不同的阈值来调整结果的精度。
### 回答2:
Structural Deep Network Embedding(SDNE)是一种用于图嵌入的深度学习模型。在SDNE中,图被编码为向量表示,然后可以通过解码将这些向量重新转化为图结构。
对于SDNE中解码后的结果,如何判断阈值则取决于具体的应用场景和需求。解码后的向量表示可以用于图结构的多种任务,比如节点分类、链接预测等。
在节点分类任务中,阈值的选择可以由问题的难易程度和分类准确率要求决定。较高的阈值可以提高分类准确率,但可能会造成一些节点被错误分类。而较低的阈值则可能使得有一些分类较为模糊的节点被混淆。因此,合理选择一个阈值需要综合考虑分类准确率和错误分类的影响。
在链接预测任务中,阈值的选择可以通过调整来平衡精确性和召回率。较高的阈值可以提高精确性,但可能会导致一些真实连接被错误预测为非连接。而较低的阈值则可能增加召回率,但可能会引入一些错误预测的连接。
综上所述,Structural Deep Network Embedding解码后判断阈值的选择是依赖于具体应用场景和需求的。需要根据实际情况进行调整和平衡,以达到最优的结果。