《表2 Cora数据集上的节点分类性能》
节点分类是网络分析中的一项典型任务,用于评价NRL方法的性能。本文采用Macro-F1[37]和MicroF1[37]评价方法的性能。Micro-F1是所有不同类别标签上F1值的加权平均值。Macro-F1是所有输出类标签的F1值的算术平均值。值越高,分类性能越好。在得到节点表示形式后,随机抽取一定比率标记的节点进行训练,其余的用于测试。将训练比率从10%变为90%,步长为20%。重复这个过程10次,并报告Micro-F1和Macro-F1的平均性能。表2~表5显示VANRL和比较方法在4个给定数据集中的性能。
图表编号 | XD0091261000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.01 |
作者 | 张蕾、钱峰、赵姝、陈洁、张燕平 |
绘制单位 | 安徽大学计算机科学与技术学院、铜陵学院数学与计算机学院、铜陵学院数学与计算机学院、安徽大学计算机科学与技术学院、安徽大学计算机科学与技术学院、安徽大学计算机科学与技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |