Målet med nätverk representation lärande är att bädda noder så att koda närheten strukturer av en graf i en kontinuerlig låg-dimensionell funktion utrymme. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm som kallas node2hash baserat på funktionshashing för att generera node inbäddningar. Detta tillvägagångssätt följer ramen för kodare och avkodare. Det finns två huvudsakliga karteringsfunktioner i detta ramverk. Den första är en kodare som kartlägger varje nod till högdimensionella vektorer. Den andra är en dekoder för att hash dessa vektorer i en lägre dimension funktion utrymme. Mer specifikt, vi först härleda en närhet mätning kallas förväntat avstånd som mål som kombinerar positionsfördelning och samtidig statistik av noder över slumpmässiga promenader för att bygga en närhetsmatris, sedan införa en uppsättning T olika hash funktioner i funktionen hashing för att generera jämnt fördelade vektor representationer av noder från närheten matrisen. Jämfört med de nuvarande toppmoderna metoderna för nätrepresentationsutbildning visar node2hash en konkurrenskraftig prestanda när det gäller klassificering av nod i flera klasser och länka samman förutsägelser på tre verkliga nätverk från olika domäner.
Node2hash REF transplantater funktionen hashing teknik för ord inbäddningar att bädda noder i nätverk.
Feature Hashing for Network Representation Learning
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}