《表7 各链路预测指标AUC值差异统计》

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《基于表示学习的双层知识网络链路预测》

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本研究所提出的hypernet2vec框架与其他算法分别进行10次实验，得到的AUC值如图5所示，AUC值的数据差异如表7所示。研究结果，hyper‐net2vec与其他算法相比，AUC值的极差和标准差偏大，预测效果存在一定的不稳定性。就整体而言，hypernet2vec模型就算取10次中的最差值，仍然比其他指标的最优值大3.13%，性能提升仍然显著。从图5中还可以看出，hypernet2vec模型的不稳定性一定程度上与作者研究领域网络层doc2vec的不稳定性有关，另外一个原因可能来自模型卷积神经网络本身，如本研究使用Adam作为损失函数的优化算法，可能导致得到局部优化的参数，造成训练结果的差异。