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目前針對信息網(wǎng)絡的研究多數(shù)基于同質(zhì)網(wǎng)絡，關于異質(zhì)信息網(wǎng)絡的網(wǎng)絡表示學研究相對較少。為此，提出一種結(jié)合不同元路徑將異質(zhì)信息網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化成帶權(quán)同質(zhì)子圖的網(wǎng)絡表示學習算法?；诓煌窂皆谕惞?jié)點間構(gòu)建帶權(quán)重的連邊，從異質(zhì)網(wǎng)絡中抽取出帶權(quán)同質(zhì)子圖，通過帶偏置的隨機游走方式得到同類節(jié)點序列，并利用Skip-gram模型生成該類節(jié)點的表示向量。實驗結(jié)果表明，與只考慮單一路徑的算法相比，該算法處理節(jié)點分類相似性搜索等數(shù)據(jù)挖掘任務時均能得到較好的效果。
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