《表1 真实网络数据集：利用变分自编码器进行网络表示学习》

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《利用变分自编码器进行网络表示学习》

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使用4个真实数据集Cora、Citeseer、BlogCatalog、Flickr进行实验。Cora是一个引文网络，由2 708篇出版物及其引用关系组成，出版物分为7组。每个出版物的属性用二进制向量表示，“0”表示相应单词存在，“1”表示不存在。Citeseer也是一个引文网络，由3 312篇论文及其引用关系组成，论文有6个类别。每篇论文的属性用二进制向量表示，描述对应单词是否出现。BlogCatalog网络是一个社交网络，由5 196个博主和博主间的交互关系组成，博主根据个人兴趣分为6组。博客的关键词用于构建用户的属性特征。用二进制向量表示对应关键字的出现状态。Flickr是一个在线照片共享平台，网络包括7 575个用户和239 738个跟随者-关注者关系，这些用户加入9个预定义组。用户的功能由其图像的标签描述，根据相应标签的出现或缺失，每个用户由12 047维二进制向量表示。对于上述网络，忽略链接的方向。详细信息见表1。