【FCS 信息系统专栏】基于结构相似性的对抗网络表示学习方法

发布于 2021-04-08 10:19

导

读

本文提出了一种新颖的、普适的和低复杂度的基于生成对抗网络的网络表示学习方法ANESS，方法利用了网络中节点间固有的结构相似性属性。ANESS通过对抗训练模式为节点学习具有鲁棒性和有效的节点特征表示。具体地，我们的方法旨在发挥生成对抗网络生成高质量样本的能力以及节点间的结构相似性属性来为网络学习潜在表示。

文章精要

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Frontiers of Computer Science

Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。

《前沿》系列英文学术期刊

由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，于2006年正式创刊，以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群，其中13种被SCI收录，其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式，保证文章以最快速度发表。

高等教育出版社入选“中国科技期刊卓越行动计划”集群化项目。Frontier系列期刊中：13种被SCI收录；1种被A&HCI收录；6种被Ei收录；2种被MEDLINE收录；11种中国科技核心期刊；16种被CSCD收录。