Experiment（英语笔记）

实验

In this section, we demonstrate the efcacy and efciency of the
presented ×××××× frameworks for ××.××领域
在这一节中，我们将演示所提出的××框架对于××××的有效性和有效性。

数据集

Our datasets have the following unique characteristics. First
我们的数据集具有以下独特的特征。第一××××××，第二××××××
We employ five widely-used datasets for demonstrating the effectiveness of ××××. The dataset statistics are listed in Table 1.
我们使用了五个广泛使用的数据集来证明××××的有效性。数据集统计信息列在表1中。
Five real-world networks were used in this paper
本文使用了五个真实世界的网络

Baseline

We compare × × × × with popular benchmarks, including both skip-gram
(DeepWalk, LINE, and node2vec) and matrix factorization (GraRep and
HOPE) based methods.
我们比较了×××和流行的基准测试，包括基于×××（×××）和基于×××（×××）的方法。
To validate the effectiveness of our proposed model, we use the popular models used in industry (e.g., LR, DNN, and GBDT) with different feature settings and a popular neural network based model NeuMF.
为了验证我们提出的模型的有效性，我们使用了工业中常用的具有不同特征设置的模型和基于神经网络的×××模型。
We consider the following methods to compare：
我们考虑以下几种方法进行比较
We compare with recent ×××-based ××× models:
我们比较了最近基于×××方法的×××模型：

评价指标

In our experiments, we use × ××[13] and ××× [ ] to evaluate the performance of different models for comparison. The large ××× value means better performance.
在我们的实验中，我们使用×××[13]来评估不同模型的性能以进行比较。较大的×××值意味着更好/坏的性能。
We use ××× indicators to measure the ××× quality, which are respectively ×××, ×××, ××× and ×××
我们用×××个指标来衡量×××质量，分别是×××、×××、×××、×××和×××
To evaluate the performance of the proposed model and method, the ‘closed test’ principle is adopted in the experiment. The evaluation metrics include×××, ×××,
×××, ××× and ×××
为了评价所提出的模型和方法的性能，在实验中采用了“封闭测试”原则。评价指标包括×××、×××、×××、×××和×××。.

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