《表4 Blog Catalog数据集上的分类结果》

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《一种基于偏置随机游走的属性网络嵌入方法》

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本文在DBLP和CiteSeer数据集上执行多分类任务，在BlogCatalog数据集上执行多标签分类任务，随机选取10%、30%、50%的节点嵌入表示作为训练集，剩下的作为测试集，本文以Macro-F1和Micro-F1得分作为与其他基线方法的比较评价指标。训练以及验证过程重复10次取平均值作为最终结果。表2、表3、表4分别展示了DBLP、CiteSeer和BlogCatalog在对比算法和本文所提ANEBRW算法进行网络嵌入后节点分类任务的Macro-F1和Micro-F1值。从表中可以观察出: