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基于图神经网络的网络对齐及其可解释性研究

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基于图神经网络的网络对齐及其可解释性研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
    1.2 国内外相关研究现状第11-13页
    1.3 论文的主要研究内容第13-14页
    1.4 论文的创新点第14页
    1.5 论文的结构安排第14-16页
第二章 相关原理及技术第16-30页
    2.1 神经网络和深度学习第16-23页
        2.1.1 深度学习第16-18页
        2.1.2 图神经网络第18-19页
        2.1.3 生成对抗网络第19-20页
        2.1.4 自编码器模型第20-22页
        2.1.5 常用的神经网络框架第22-23页
    2.2 网络表示学习第23-29页
        2.2.1 基于矩阵分解的方法第24-25页
        2.2.2 基于随机游走的方法第25-26页
        2.2.3 基于图神经网络的方法第26-27页
        2.2.4 基于高斯嵌入的方法第27-29页
    2.3 深度学习模型的可解释性第29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 基于核方法和图神经网络的网络对齐第30-40页
    3.1 基本术语定义第30页
    3.2 网络对齐模型的实现过程第30-35页
        3.2.1 网络的嵌入表示第31-32页
        3.2.2 用户嵌入表示的正则化第32-34页
        3.2.3 锚节点匹配过程第34页
        3.2.4 网络对齐算法总结第34-35页
    3.3 网络对齐模型的可解释性第35-39页
        3.3.1 训练节点对于网络对齐模型的影响第35-37页
        3.3.2 网络结构的相似度对于网络对齐模型的影响第37-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 基于高斯嵌入和图神经网络的网络对齐第40-51页
    4.1 基本术语定义第40页
    4.2 网络对齐模型的实现过程第40-48页
        4.2.1 相似度的衡量标准第41页
        4.2.2 网络的高斯嵌入表示第41-45页
        4.2.3 点对点匹配过程第45-46页
        4.2.4 生成对抗匹配过程第46-48页
        4.2.5 网络对齐算法总结第48页
    4.3 高斯嵌入表示的可解释性第48-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 实验结果和算法评估第51-68页
    5.1 数据集和实验参数第51-52页
        5.1.1 数据集介绍第51-52页
        5.1.2 实验参数设置第52页
    5.2 对比方法和衡量指标第52-53页
        5.2.1 对比方法第52-53页
        5.2.2 衡量指标第53页
    5.3 网络对齐的实验结果评估第53-61页
        5.3.1 模型基本指标对比第54-57页
        5.3.2 模型参数对于实验结果的影响第57-61页
    5.4 模型可解释性的实验结果评估第61-67页
        5.4.1 模型实验结果的可视化分析第61-65页
        5.4.2 训练数据集对模型的影响程度分析第61-67页
    5.5 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 本文总结第68-69页
    6.2 未来展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-78页
攻读硕士学位期间取得的成果第78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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