"基于属性网络的高阶相似性学习：网络表示方法研究"

基于高阶相似性的属性网络表示学习是一种有效的方法，旨在解决当今网络数据的复杂性带来的机器学习任务挑战。在现实世界中，网络无处不在，如引文网络、蛋白质网络、社交网络等，这些网络具有复杂的特性，需要一组具有信息性、区分性和独立性的特征来进行分析。因此，将网络嵌入一个共同的、连续的低维空间中，以学习网络的低维矢量表示已被证明在许多网络分析任务中非常有效，如节点分类、推荐和链接预测。 为了实现网络表示学习的目标，已经提出了多种方法，包括DeepWalk、LINE、GraRep和node2vec等。这些模型在多个现实世界的网络中被证明是有效的。然而，最早的网络表示方法基于随机游走，利用节点之间的链路连接，存在一个限制是如果结构相似的节点距离大于窗口大小，那么它们永远不会共享相同的上下文，学到的节点向量只能表示节点之间的低阶局部相似性。为了克服这一限制，需要获取网络节点之间的全局相似性。常用的方法是利用节点附带的属性信息。节点属性信息的相似性不依赖于局部的链路连接，因此可以获得全局层面上的相似性。 在本文中，我们提出了一种基于高阶相似性的属性网络表示学习方法。首先，我们介绍了网络表示学习的背景和相关工作。然后，我们详细阐述了基于高阶相似性的属性网络表示学习的原理和方法。我们提出的方法不仅考虑了节点之间的局部相似性，还结合了节点属性信息，从而能够获取网络节点之间的全局相似性。 实验结果表明，我们提出的基于高阶相似性的属性网络表示学习方法在节点分类、推荐和链接预测等任务中取得了很好的效果。与传统的方法相比，我们的方法能够更好地捕获网络节点之间的相似性，从而提高了网络分析任务的准确性和效率。 总之，基于高阶相似性的属性网络表示学习是一种有效的网络表示学习方法，能够克服传统方法中存在的局部相似性限制，提高网络分析任务的准确性和效率。我们相信这一方法在未来的网络分析领域会有广阔的应用前景。