《表4 DBLP多标签分类实验结果（准确性/%）》

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《基于生成对抗模型的异质信息网络语义表征方法研究》

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多标签分类任务是指每个节点会被标记为一个或者多个标签，它是用来衡量网络表示学习结果的一个常见的任务，本文也是用该任务来衡量模型HINGAN，使用准确性（accuracy）来作为衡量指标。在AMiner、DBLB数据集中，我们都是对作者（author）类型节点进行表示，之后将10%的节点作为训练样本，对剩下的90%节点进行分类实验，我们用SVM来作为分类器，实验结果如表3、表4所示。