Nätverksrepresentation syftar till att representera noderna i ett nätverk som kontinuerliga och kompakta vektorer, och har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren på grund av dess förmåga att fånga komplexa strukturrelationer inuti nätverk. Befintliga metoder för nätverksrepresentation är dock ofta utformade för homogena informationsnät där alla noder (enheter) i ett nätverk är av samma typ, t.ex. papper i ett citeringsnätverk. I detta dokument föreslår vi en allmän strategi för nätverksrepresentation (UNRA), som representerar olika typer av noder i heterogena informationsnätverk i ett kontinuerligt och gemensamt vektorutrymme. UNRA bygger på vår senaste ömsesidigt uppdaterade neural språkmodul, som samtidigt fångar inter-relation mellan homogena noder och nodecontent korrelation. Förhållanden mellan olika typer av noder är också samlade och lärda inom en enhetlig ram. Experiment bekräftar att UNRA uppnår enastående prestanda, jämfört med sex andra toppmoderna algoritmer, i nodrepresentation, nodklassificering och nätverksvisualisering. I nodklassificeringen uppnår UNRA en prestandaförbättring på 3–132 % i fråga om noggrannhet.
UNRA REF fångade samtidigt det inbördes förhållandet mellan homogena noder och korrelation mellan nodinnehåll, och relationer mellan olika typer av noder är också samlade och inlärda i en enhetlig ram.
Universal network representation for heterogeneous information networks
{'venue': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}