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具有可转移图自编码器的网络对齐
网络对齐是在不同图形之间建立一对一对应关系的任务，我们提出了一种新颖的广义图自编码器架构，旨在提取强大且鲁棒的节点嵌入，以实现更准确的对齐，并证明生成的嵌入与图的特征值和特征向量相关联，可以与传统谱方法相比实现更准确的对齐。我们的框架还利用
PDF9 months ago
节点特征增强维生素化网络对齐
提出了一种名为 Grad-Align+ 的网络对齐方法，通过中心性节点特征增强、图神经网络辅助嵌入相似度计算以及 Grad-Align 中逐步发现节点对的信息，实现了在缺少锚定连接或节点特征信息的情况下高效准确的网络对齐。
PDFa year ago
Grad-Align+: 利用属性增强增强渐进式网络对齐
本文提出了一种基于节点属性增强的网络对齐方法 Grad-Align+，其采用图神经网络计算嵌入相似性矩阵，并逐步发现跨网络节点对，实验结果表明该方法在节点属性缺失情况下表现优异，并有效增强了方法的鲁棒性。
PDF2 years ago
AAAI逐步网络对齐的能力：基于双感知相似性的方法
本研究提出了 Grad-Align，一种全新的网络对齐方法，通过渐进地发现具有强一致性的节点对来逐步对齐节点，实现了更加准确的节点匹配。在真实世界和合成数据集的综合实验中，我们证明了 Grad-Align 在网络对齐方面优于现有的最先进的方
PDF2 years ago
G-CREWE: 利用嵌入进行图压缩，实现网络对齐
本文提出了一种名为 G-CREWE（Graph CompREssion With Embedding）的框架，可以通过节点嵌入来解决网络对齐问题，并且采用 MERGE 压缩机制以提高效率和精度。实验表明，该方法比现有竞争方法快两倍以上，同时
PDF4 years ago
深度对抗网络对齐
使用深度对抗学习技术，通过找到复杂的映射来对齐两个网络的嵌入分布，然后使用我们学习到的映射函数进行高效的最近邻节点对齐，该算法能够在真实世界的数据集上展现其有效性。
PDF5 years ago
基于表示学习的图对齐（REGAL）
REGAL 是一种基于节点表示学习的多网络对齐框架，其中的 xNetMF 是一种优雅和有原则性的节点嵌入公式，可以显着提高速度和准确度，该方法在学习阶段比其他方法快 30 倍，在准确度方面比现有的网络对齐方法高 20% 至 30% ，可扩展
PDF6 years ago
multiMAGNA++ 多网络对齐
本论文提出了一种新的多网络差异对齐（MNA）方法 multiMAGNA++，通过在对齐构建过程中同时优化边保留和节点保留，此方法在方法评估中也引入了新的 MNA 质量度量来更全面地描述差异对齐，该方法优于或与现有 MNA 方法相当，并且通常
PDF8 years ago
稀疏网络对齐的消息传递算法
本研究考察了一种用于网络匹配问题的数学规划框架，以及其中的一种稀疏变体，并提出了一种新的消息传递算法，可快速高效地计算大规模网络匹配问题的近似解。我们与两个最佳解算器进行了广泛的模拟比较，其中包括两个合成匹配问题，两个生物信息学问题和三个大
PDF15 years ago