structural deep network embedding
时间: 2023-04-25 13:00:53 浏览: 73
结构化深度网络嵌入(Structural Deep Network Embedding)是一种将图形数据嵌入到低维空间中的技术。它使用深度学习模型来学习节点之间的相似性和关系,并将它们嵌入到低维空间中,从而使得节点之间的关系可以更加直观地展示出来。这种技术在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域有着广泛的应用。
相关问题
Structural Deep Network Embedding解码后判断阈值是多少?
### 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。
SDNE怎么计算Mean Average Precision
SDNE(Structural Deep Network Embedding)是一种用于将网络中节点映射到低维空间中的方法。Mean Average Precision(平均精度)是用于评估搜索结果的指标,其中,精度是指在搜索结果中正确答案所占的比例。
计算平均精度时,首先需要获得搜索结果的排名列表,然后计算每个正确答案的精度,最后将所有精度值的平均值作为最终的平均精度。
具体来说,假设搜索结果中有m个正确答案,每个答案在搜索结果中的排名分别为p1,p2,...,pm,那么对于每个正确答案i,其精度Pi可以用如下公式计算:
Pi = (1/pi) * rel_i
其中,pi是正确答案i在搜索结果中的排名,rel_i表示正确答案i的相关性,一般取值为1。最终的平均精度AP就是所有正确答案的精度的平均值,即:
AP = (1/m) * ∑Pi
希望这对你有帮助!
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)