《表4 Cora数据集上节点的分类准确率》
(单位:%)
首先训练网络的表示向量,然后基于训练所得的表示向量学习一个SVM分类器,并使用不同的训练率评估网络表示向量的性能。训练数据的训练率的变化范围为10%~90%。对于训练数据,随机且不重复地从整个数据集上获取数据作为训练集,直到训练集数量达到设定的训练率(训练集占总数据集的比例),并将其余的数据作为测试集。本文中,网络节点的分类准确率均采用10次重复计算求平均值的方式获得。网络节点的表示向量长度和文本特征向量长度均设置为200。具体的结果如表2-表4所列。
图表编号 | XD0035515500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.15 |
作者 | 冶忠林、赵海兴、张科、朱宇 |
绘制单位 | 陕西师范大学计算机科学学院、陕西师范大学计算机科学学院、青海师范大学计算机学院、青海师范大学计算机学院、青海师范大学计算机学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |