网络表示学习

当前，信息网络研究主要集中在同质网络上，而对于异质信息网络的网络表示学研究较为有限。提出一种创新方法，利用不同元路径将异质信息网络转化为带权质子图，通过引入带权重边的元路径来抽取同质子图。进一步采用带偏置的随机游走策略生成同类节点序列，并利用Skip-gram模型来学习节点的表示向量。实验结果显示，相较于单一路径算法，本算法在节点分类及相似性搜索等数据挖掘任务中表现出色。

此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络（MRFN），用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学（CWRU）的机械故障预防技术（MFPT）数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”，您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码，请参考以下步骤。如果您有任何问题，请联系Hui Yu或作者。

网络学习资源 中央广播电视大学: http://www.open.edu.cn 北京广播电视大学: http://www.btvu.org 北京广播电视大学在线学习平台: school.btvu.org 使用说明: 访问以上网站， 使用实名或学号注册登录后，即可进行学习、查询资料、参与在线讨论等操作。

在IT领域，复杂网络研究近年来备受关注，尤其是在模拟社会网络、互联网和生物网络等系统方面。MATLAB作为强大的数值计算和可视化工具，在复杂网络的建模与分析中具有广泛应用。详细介绍了使用MATLAB实现BA无标度网络和WS小世界网络的方法，特别是如何通过优化邻接矩阵表示来减少内存消耗。1. BA无标度网络模型模拟了节点增长过程，节点更倾向于连接到高度连接的节点，形成幂律分布的度。在MATLAB中，通过生成随机优先级列表并逐步添加节点来实现。2. WS小世界网络模型从规则网络出发，通过随机重连相邻节点，形成短路径和高聚类系数的特性。MATLAB中可先构建环形或二维网格，再通过“rewiring”

贝叶斯网络概述与核心概念####标题解读：《学习贝叶斯网络》这本由Richard E. Neapolitan撰写的书籍是贝叶斯网络统计学方法的重要著作。它不仅适用于统计学专业的学生，也是数据挖掘和机器学习领域研究者们的宝贵资源。 ####描述分析：贝叶斯网络全景本书全面介绍了贝叶斯网络的基础理论及其应用。对于从事数据挖掘或相关领域的学习者来说，《学习贝叶斯网络》是一本不可或缺的参考书籍。其内容详实、案例丰富，有助于读者深入理解贝叶斯网络的基本原理以及如何将其应用于实际问题中。 ####关键知识点详解#####基础概率论- 概率函数与空间：书中首先介绍了概率论的基础知识，包括概率函数的定义、概率

协同过滤算法在推荐系统中发挥着重要作用，但传统方法往往难以捕捉用户和物品之间复杂的潜在关系。为了解决这个问题，该算法将知识图谱表示学习融入协同过滤中。知识图谱可以提供丰富的实体关系信息，通过表示学习将实体和关系嵌入到低维向量空间，可以更有效地挖掘用户偏好和物品特征。该算法将用户-物品交互数据与知识图谱信息相结合，利用知识图谱表示学习增强协同过滤模型，从而提高推荐结果的准确性和可解释性。

为MATLAB神经网络学习者和研究人员提供的宝贵资料

深度学习网络的完整指南是初学者了解神经网络的最佳选择。

这是我们IJCAI 2016论文“通过具有多个深度网络的分层学习进行跨媒体共享表示”的源代码介绍。如果使用我们的代码，请引用以下论文：彭宇新，黄鑫和齐金伟，“通过分层学习与多个深度网络进行跨媒体共享表示”，第25届国际人工智能联合会议（IJCAI），第3846-3853页，纽约，美国，2016年7月9日至15日。用法：1. 按照deepnet-master/INSTALL.txt中的说明设置环境。2. 将matlab格式的数据放入deepnet-master/deepnet/examples/CMDN/feature目录，然后运行mat2npy.py转换为numpy格式。详细的数据格式请参见m

GraRep算法的Python实现是基于SciPy的，专注于学习加权图中顶点的低维向量表示。与传统方法不同的是，该算法整合了图的全局结构信息，通过技术进步来有效表达出现在图中的顶点。我们还详细分析了与DeepWalk和跳图模型等现有工作的关系，并展示了在语言网络、社交网络和引文网络上的实验结果，表明我们的方法在聚类、分类和可视化等任务中具有显著优势。此外，该算法的Python实现现已在存储库中提供。