基于深度学习的知识表示研究:网络视角*

余传明,李浩男,王曼怡,黄婷婷,安璐

Knowledge Representation Based on Deep Learning:Network Perspective

Chuanming Yu,Haonan Li,Manyi Wang,Tingting Huang,Lu An

表3 深度表示学习实验相关情况说明

Table 3 Description of Deep Representation Learning Experiments

相关操作 详细说明 表示学习算法种类 DeepWalk、Node2Vec、SDNE 完成任务 链接预测 数据不平衡比例 正例:负例=1:3 选取变量 网络嵌入维度大小 滑动窗口大小 特征构造方法 模型融合方式 机器学习算法 训练集和测试比例 8:2 评估指标 Precision、Recall、F1、Accuracy、AUC 机器学习算法 XGBoost、LightGBM、NB、LR、MLP、RF