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异构信息网络数据上的融合概率图模型
吴蕾; 张文生; 王珏
Source Publication计算机科学与探索
ISSN1673-9418
2014
Volume008Issue:006Pages:712
Abstract针对异构信息网络中存在多种数据目标类型,以及多种数据连接关系的问题,将多个主题模型和马尔科夫逻辑网相结合,提出了一种融合概率图模型。多个主题模型可以分别描述不同数据目标子空间的主题分布,实现对多种数据目标的预处理。用一阶逻辑子句描述的连接规则构建马尔科夫逻辑网,将每个主题模型中的不同数据目标连接起来。通过使用Gibbs采样,可以对异构网络进行参数学习和推理。在国际通用的异构信息网络DBLP数据集上的实验结果表明,使用融合概率图模型能够更好地表示不同的数据目标和连接关系。实验对比了4种典型的分类方法,多次采样得到的分类结果稳定,对作者、文章和会议取得了较好的分类结果。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/36106
Collection中国科学院自动化研究所
Affiliation中国科学院自动化研究所
First Author AffilicationInstitute of Automation, Chinese Academy of Sciences
Recommended Citation
GB/T 7714
吴蕾,张文生,王珏. 异构信息网络数据上的融合概率图模型[J]. 计算机科学与探索,2014,008(006):712.
APA 吴蕾,张文生,&王珏.(2014).异构信息网络数据上的融合概率图模型.计算机科学与探索,008(006),712.
MLA 吴蕾,et al."异构信息网络数据上的融合概率图模型".计算机科学与探索 008.006(2014):712.
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