基于非監(jiān)督語(yǔ)義編碼的圖核模型研究的開題報(bào)告

基于非監(jiān)督語(yǔ)義編碼的圖核模型研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義圖是現(xiàn)實(shí)生活中常見(jiàn)的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，具有多種應(yīng)用領(lǐng)域，例如社交網(wǎng)絡(luò)分析、藥物發(fā)現(xiàn)、圖像識(shí)別等。由于圖的規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、難以直觀理解，因此如何對(duì)圖進(jìn)行有效的表示和學(xué)習(xí)一直是一個(gè)研究熱點(diǎn)。近年來(lái)，基于非監(jiān)督語(yǔ)義編碼的圖表示學(xué)習(xí)方法受到了廣泛關(guān)注。該方法將圖表示為向量，使得向量之間的距離能反映出圖之間的相似性，從而為后續(xù)的圖分類、圖聚類等任務(wù)提供了基礎(chǔ)?，F(xiàn)有的圖表示學(xué)習(xí)方法主要采用的是利用貪心算法或隨機(jī)游走等啟發(fā)式方法來(lái)生成節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的矩陣，然后通過(guò)矩陣分解或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)圖表示。然而這些方法存在著一定的局限性，例如難以處理帶權(quán)圖、無(wú)法處理中心節(jié)點(diǎn)度數(shù)較大的圖等。因此，如何提高圖表示學(xué)習(xí)方法的性能和魯棒性，是當(dāng)前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。二、研究?jī)?nèi)容及方法本研究旨在提出一種基于非監(jiān)督語(yǔ)義編碼的圖核模型，其主要內(nèi)容包括以下幾方面：1、圖核函數(shù)設(shè)計(jì)。針對(duì)當(dāng)前圖核函數(shù)無(wú)法進(jìn)行有效表示度數(shù)較大中心節(jié)點(diǎn)等問(wèn)題，本研究將采用不同的核函數(shù)組合方式，旨在提高圖核函數(shù)的魯棒性和表示能力。同時(shí)，結(jié)合圖的局部特征，提出一種自適應(yīng)的帶權(quán)圖核函數(shù)，使得核函數(shù)能夠?qū)?quán)圖進(jìn)行有效表示。2、非監(jiān)督語(yǔ)義編碼算法設(shè)計(jì)。利用自編碼器思想，設(shè)計(jì)一種基于圖核函數(shù)的非監(jiān)督語(yǔ)義編碼算法，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)圖的有效表示。通過(guò)設(shè)計(jì)合適的目標(biāo)函數(shù)，利用梯度下降等優(yōu)化方法，學(xué)習(xí)出圖的嵌入向量，并通過(guò)這些向量來(lái)描述圖的相似性。3、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。采用公開的數(shù)據(jù)集，對(duì)所提出的模型進(jìn)行大規(guī)模實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，旨在評(píng)估模型的性能和魯棒性。同時(shí)，對(duì)比分析所提出模型與現(xiàn)有圖表示學(xué)習(xí)方法的性能差異，從而驗(yàn)證其有效性。三、預(yù)期研究成果及創(chuàng)新之處1、所提出的基于非監(jiān)督語(yǔ)義編碼的圖核模型，能夠通過(guò)特定的核函數(shù)對(duì)不同類型的圖進(jìn)行有效表示，從而更好地反映圖之間的相似度。2、所提出的非監(jiān)督語(yǔ)義編碼算法，結(jié)合圖核模型的特點(diǎn)，能夠有效學(xué)習(xí)出圖的嵌入向量，并通過(guò)這些向量來(lái)描述圖的語(yǔ)義信息。3、通過(guò)大規(guī)模實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明所提出的模型在圖分類、圖聚類等任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。同時(shí)，相較于已有的圖表示學(xué)習(xí)方法，所提出模型具有更好的性能和魯棒性。四、工作計(jì)劃及進(jìn)度安排1、第一年（2022年）：進(jìn)行相關(guān)理論研究和調(diào)研工作；設(shè)計(jì)圖核函數(shù)和非監(jiān)督語(yǔ)義編碼算法；梳理實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。2、第二年（2023年）：實(shí)現(xiàn)所提出的算法，并進(jìn)行部分實(shí)驗(yàn)；對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。3、第三年（2024年）：部分論文撰寫和實(shí)驗(yàn)評(píng)估；文章寫作，進(jìn)行論文評(píng)審等。五、參考文獻(xiàn)1.TangJ,QuM,WangM,etal.Line:Large-scaleinformationnetworkembedding[C]//Proceedingsofthe24thInternationalConferenceonWorldWideWeb.InternationalWorldWideWebConferencesSteeringCommittee,2015:1067-1077.2.PerozziB,Al-RfouR,SkienaS.Deepwalk:Onlinelearningofsocialrepresentations[C]//Proceedingsofthe20thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.2014:701-710.3.GroverA,LeskovecJ.node2vec:Scalablefeaturelearningfornetworks[C]//Proceedingsofthe22ndACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.2016:855-864.4.MaT,LiuZ,WongRK,etal.Scalabledistributedgraphembedding[C]//Proceedingsofthe23rd