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1.
GEMSEC(graph embedding with self clustering)在计算节点特征的同时学习节点聚类,通过强制将节点进行聚类来揭露网络中的社区结构,但未考虑类别标签信息,导致学到的节点嵌入缺乏区分性。针对这一问题,提出了一种基于半监督聚类的网络嵌入方法(NESSC),将随机游走序列和少量节点类别标签作为输入,在计算节点特征和学习节点k-means聚类的过程中,利用类别标签信息指导聚类过程,同时重构已知节点类别标签信息,学习具有区分性的节点表示。在6个真实网络上进行节点聚类和节点分类评测实验,实验结果显示,NESSC方法明显优于无监督网络嵌入方法DeepWalk和GEMSEC,可以通过加入节点的标签信息来提高网络嵌入的效果。因此,通过网络节点的嵌入,可以高效地提取网络的有用信息,对于相关网络嵌入研究具有一定的参考价值。  相似文献   
2.
近年来,以赛促教强学已经成为高校提升师生专业技能的重要途径。以河北地质大学地球科学学院学生参加全国大学生地质技能竞赛为例,介绍学院地学实践教学存在的问题,并主要从营造竞赛氛围、校内初赛选拔、师生交流与反思、完善实验室建设等4个方面探讨了以赛促教强学的措施。在此基础上,形成了以校赛和国赛为中心的地学人才实践技能培养模式,实现了竞赛与教学相融合,提升了教学质量,在全国大学生地质技能竞赛中取得了较好的成绩。  相似文献   
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