Slumpmässiga promenader är centrala i många befintliga nätverk inbäddningsmetoder. Men sådana algoritmer har många begränsningar som uppstår från användningen av slumpmässiga promenader, t.ex., de funktioner som härrör från dessa metoder inte kan överföras till nya noder och grafer som de är bundna till vertex identitet. I detta arbete introducerar vi Role2Vec ramverket som använder den flexibla begreppet tilldelade slumpmässiga promenader, och fungerar som en grund för generalisering av befintliga metoder som DeepWalk, node2vek, och många andra som utnyttjar slumpmässiga promenader. Vårt föreslagna ramverk gör att dessa metoder kan användas i större utsträckning för både transduktivt och induktivt lärande samt för användning på grafer med attribut (om sådana finns). Detta uppnås genom att lära funktioner som generaliserar till nya noder och grafer. Vi visar att vårt föreslagna ramverk är effektivt med en genomsnittlig AUC-förbättring på 16,55 % samtidigt som det kräver i genomsnitt 853x mindre utrymme än befintliga metoder på en mängd olika grafer.
Rollen2vek ram REF visade sig generalisera många befintliga slumpmässiga gångbaserade metoder för induktiva inlärningsuppgifter på nätverk.
Learning Role-based Graph Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}