Heterogen informationsnät (HIN) inbäddning, som syftar till att projicera HIN i ett lågdimensionellt utrymme, har fått stor forskning uppmärksamhet. De flesta av de spännande HIN-inbäddningsmetoderna fokuserar på att bevara den inneboende nätverksstruktur och semantiska korrelationer i euklideiska utrymmen. Men ett grundläggande problem är att om de euklideiska utrymmena är lämpliga eller inneboende isometriska utrymmen HAN? Nyligen gjorda undersökningar hävdar att det komplexa nätverket kan ha den hyperboliska geometrin under, eftersom den underliggande hyperboliska geometrin naturligt kan återspegla vissa egenskaper hos komplexa nätverk, t.ex. hierarkisk och makt-law struktur. I den här tidningen gör vi den första ansträngningen mot att HAN inbäddar sig i hyperboliska utrymmen. Vi analyserar strukturerna i två verkliga HIN och upptäcker vissa egenskaper, t.ex. makt-lag distribution, finns också i HIN. Därför föreslår vi ett nytt hyperboliskt heterogent informationsnätverk med en modell. Specifikt, för att fånga strukturen och semantiska relationer mellan noder, använder vi meta-vägen guidad slumpmässig promenad för att prova sekvenserna för varje nod. Sedan utnyttjar vi avståndet i hyperboliska utrymmen som närhetsmätning. Den hyperboliska avståndet kan möta triangeln ojämlikhet och väl bevara transitivitet i HIN. Vår modell möjliggör noderna och deras kvarter har små hyperboliska avstånd. Vi härleder vidare den effektiva optimeringsstrategin för att uppdatera hyperboliska inbäddningar iterativt. De experimentella resultaten, i jämförelse med toppmoderna, visar att vår föreslagna modell inte bara har överlägsen prestanda i nätverksrekonstruktion och länk förutsägelse uppgifter men också visar sin förmåga att fånga hierarki struktur i HIN via visualisering.
Wang m.fl. REF gör första ansträngningen mot HAN inbäddning i hyperboliska utrymmen.
Hyperbolic Heterogeneous Information Network Embedding
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}