TADW 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

TADW/
├── citeseer/
│   ├── cora/
│   └── wiki/
├── LICENSE
├── README.md
├── SocioDim.m
├── TADW.m
├── construct_indicator.c
├── construct_indicator.mexa64
├── evaluate.m
├── linearsvm.m
├── svmTest.m
├── train.mexa64
└── train_mf.mexa64

目录结构介绍

• citeseer/: 包含Cora、Citeseer和Wiki数据集的文件夹。
  • cora/: Cora数据集文件夹。
  • wiki/: Wiki数据集文件夹。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• SocioDim.m: 项目的主要文件之一，用于处理社会维度数据。
• TADW.m: 项目的主要程序文件，包含网络表示学习的代码。
• construct_indicator.c: 用于构建指示器的C语言源文件。
• construct_indicator.mexa64: 构建指示器的64位Mex文件。
• evaluate.m: 用于评估模型性能的MATLAB脚本。
• linearsvm.m: 用于线性SVM的MATLAB脚本。
• svmTest.m: 用于SVM测试的MATLAB脚本。
• train.mexa64: 训练模型的64位Mex文件。
• train_mf.mexa64: 用于矩阵完成的训练模型的64位Mex文件。

2. 项目的启动文件介绍

TADW.m

TADW.m 是项目的主要启动文件。该文件包含了网络表示学习的核心代码，用于将节点嵌入到抽象特征空间中，并融合节点表示与节点属性。

使用方法

1. 确保你有一台64位的Linux机器，并且已经安装了MATLAB。
2. 打开MATLAB并导航到项目目录。
3. 运行 TADW.m 文件。

参数说明

• 数据集: 可以选择Cora、Citeseer或Wiki数据集。
• 参数设置: 在代码中有详细的参数说明，可以根据需要进行调整。

3. 项目的配置文件介绍

数据集文件

项目中使用的数据集文件包括：

• graph.txt: 包含节点之间的引用关系。
• group.txt: 包含节点和组的对应关系。
• feature.txt: 对于Cora和Citeseer数据集，包含Paper-Word关系矩阵。
• tfidf.txt: 对于Wiki数据集，包含TFIDF矩阵。

配置文件

项目中没有显式的配置文件，但可以通过修改 TADW.m 文件中的参数来调整模型的配置。

示例

% 在TADW.m中设置数据集路径
dataset_path = 'citeseer/cora/';

% 设置模型参数
embedding_dim = 128;
learning_rate = 0.01;

通过修改这些参数，可以调整模型的行为和性能。

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以上是TADW项目的使用教程，希望对你有所帮助。