《表3 案例研究：基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法》

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《基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法》

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DBLP是一个引文网络数据集，本文将该数据集中的论文分割为四个领域:数据库领域（来自于SIGMOD、SIGMOD REC、ICDE、VLDB、EDBT、PODS、ICDT，DASFAA、SSDBM、CIKM、VLDB等）、数据挖掘领域（来自于KDD、ICDM、SDM、PKDD、PAKDD等）、人工智能领域（来自于IJCAI、AAAI、NIPS、ICML、ECML、ACML、IJCNN、UAI、ECAI、COLT、ACL、KR等）、计算视觉领域（来自于CVPR、ICCV、ECCV、ACCV、MM、ICPR、ICIP、ICME等）。在DBLP数据集中，本文通过随机函数随机选取一个目标节点，然后设置该目标节点的文本标题为“Querying Object-Oriented Databases”。随后通过计算余弦相似度值，得到与该标题节点相似度值最高的5个邻居节点，然后获取这5个节点的标题。在本节实验中，设置网络节点表示的长度为100，训练率为0.9。返回5个最相关节点标题的实验结果如表3所示。