蔡氏电路matlab仿真代码-ASNE:“属性化社交网络嵌入”的稀疏感知和内存高效实现(TKDE2018)

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蔡氏电路matlab仿真代码东盟 ⠀⠀ “归属社交网络嵌入”的实现。 ASNE是一种图嵌入算法,它学习节点的嵌入,并将节点表示与节点属性融合在一起。 该过程将节点放置在抽象特征空间中,其中保留了有关第一手订单邻近性的信息,并且节点的属性也是该表示的一部分。 ASNE使用概率分解模型学习联合特征近邻表示。 在我们的实现中,我们假设在逼近中使用的接近矩阵是稀疏的,因此解运行时的边数可以是线性的。 该模型假定节点特征矩阵是稀疏的。 与其他实现相比,此特定版本具有多个优点。 具体来说: 将特征矩阵存储为稀疏字典。 使用稀疏矩阵乘法来加快计算速度。 该存储库提供了ASNE的实现,如本文所述: 归因社交网络嵌入。 廖丽子,何湘南,张汉旺,蔡达生IEEE知识和数据工程学报,2018。 可以使用密集的TensorFlow实现。 要求 该代码库是在Python 3.5.2中实现的。 Anaconda 4.2.0(64位)。 用于开发的软件包版本如下。 networkx 2.4 tensorflow-gpu 1.12.0 tqdm 4.19.5 numpy 1.15.4 pandas 0.23.4 tex

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