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現有的基于Word2vec的網絡表示學習（NRL）算法使用隨機游走（RW）來生成節點序列，針對隨機游走傾向于選擇具有較大度的節點，生成的節點序列不能很好地反映網絡結構信息，從而影響表示學習性能的問題，提出了基于改進隨機游走的網絡表示學習算法。首先，使用RLP-MHRW算法生成節點序列，它在生成節點序列時不會偏向大度節點，得到的節點序列能更好地反映網絡結構信息;然后，將節點序列投入到Skip-gram模型得到節點表示向量;最后，利用鏈路預測任務來測度表示學習性能。在4個真實網絡數據集上進行了實驗。在論文合作網絡arXivASTRO-PH上與LINE和node2vec算法相比，鏈路預測的AUC值分別提升了8. 9%和3.5% ，其他數據集上也均有提升。實驗結果表明，RLP-MHRW能有效提高基于Word2vec的網絡表示學習算法的性能。
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