《表2 Cora数据集上的节点分类性能》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《利用变分自编码器进行网络表示学习》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

节点分类是网络分析中的一项典型任务，用于评价NRL方法的性能。本文采用Macro-F1[37]和MicroF1[37]评价方法的性能。Micro-F1是所有不同类别标签上F1值的加权平均值。Macro-F1是所有输出类标签的F1值的算术平均值。值越高，分类性能越好。在得到节点表示形式后，随机抽取一定比率标记的节点进行训练，其余的用于测试。将训练比率从10%变为90%，步长为20%。重复这个过程10次，并报告Micro-F1和Macro-F1的平均性能。表2～表5显示VANRL和比较方法在4个给定数据集中的性能。