实现不对称传递性保留图嵌入算法HOPE的MATLAB示例

资源摘要信息:"HOPE:不对称传递性保留图嵌入的示例实现" 知识点详细说明: 1. 题目解释 标题中提到的“HOPE”是“不对称传递性保留图嵌入”（Asymmetric Transitivity Preserving Graph Embedding）的缩写。这篇工作是在数据挖掘领域顶级会议KDD（Knowledge Discovery and Data Mining）2016年发表的，主要研究如何通过图嵌入技术来处理网络数据，保留网络中的高阶相似性（proximity）。 2. 图嵌入技术 图嵌入是一种将图结构数据转换为低维空间向量表示的技术。它通过定义图中节点的向量表示，使得可以利用节点的低维向量来近似高维空间的图性质。这在机器学习、网络分析、推荐系统等领域具有重要应用价值。图嵌入方法主要包括基于随机游走的DeepWalk、基于矩阵分解的Node2Vec等。 3. 高阶相似性（katz proximity） 高阶相似性是指节点间通过多步路径连接而产生的间接关系。与传统的一阶邻近性（直接相连的节点对）不同，高阶相似性考虑了路径长度超过一的节点关系。在高阶相似性中，Katz指数是一种有效的度量方式，能够通过一个衰减常数对不同长度的路径进行加权，从而综合考虑图中的间接关系。 4. 不对称传递性 不对称传递性是指在图中，节点间的连接关系并不是对称的。也就是说，如果节点A指向节点B，并不意味着节点B也指向节点A。这是社交网络、知识图谱等现实世界网络中的一个普遍现象。不对称传递性在图嵌入过程中需要特别处理，以避免丢失关键的信息。 5. 使用说明 该实现需要在MATLAB R2014a环境下运行。用户需要提供邻接矩阵A（大小为N*N），嵌入空间的维数K，以及一个衰减常数beta（默认值为0.5除以谱半径）。运行embed_main.m文件后，将输出左嵌入矩阵U和右嵌入矩阵V。这两个矩阵表示了图中每个节点在低维空间中的位置，通过它们的内积U*V'能够近似高阶邻近性矩阵。 6. 引用论文 虽然题目要求引用论文，但在描述中未给出完整的引用格式。通常，正确的引用格式应包含作者、文章标题、会议名称、年份、DOI或会议记录等信息。基于标题中的信息，我们可以推断正确的引用格式应该是： @inproceedings{ou2016asymme （注：由于描述中引用信息不完整，这里仅为示例） 7. 标签解析 - network-embedding：图嵌入 - gsvd：广义奇异值分解（Generalized Singular Value Decomposition），在该算法中可能用于矩阵分解步骤。 - network-representation-learning：网络表示学习，是图嵌入的另一种称呼。 - high-order-proximity：高阶邻近性 - asymmetric-transitivity：不对称传递性 - MATLAB：该实现使用的编程语言和环境。 8. 文件名称列表 由于文件名是HOPE-master，我们可以推测这是GitHub上该项目的仓库名。在GitHub上，通常会有一个名为master的主分支，而该分支包含了项目的稳定代码版本。在这个文件夹内，用户可以找到必要的脚本和文件来运行HOPE算法。 总体而言，该资源展示了如何在MATLAB环境中实现HOPE算法，为研究人员提供了一种工具来分析和学习网络数据，特别是那些包含高阶邻近性和不对称传递性的复杂网络。通过将复杂网络关系转换为向量形式，研究人员可以进一步应用各种机器学习算法进行分析和预测。