《表7 转移概率模型参数设置》

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《主题关注网络的表示学习》

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TANE算法中涉及到多个参数。首先，对转移概率中的参数设置分5种情况进行分析，如表6所示：第4、5组参数设置得到的Q值相对较小，因为网络中主题节点稀疏，在很大程度上考虑主题节点建立的联系严重影响提取网络中的信息；第1、2、3组参数设置得到的Q值相对较大，由Q2>Q1，Q1>Q3可以看出，在权衡各部分权重的前提下，基于两类节点间的关系进行建模有利于网络表示学习。最终两个数据集转移概率模型中的参数设置如表7所示，两个数据集数据量不同，参数设置略有差异。