Ett heterogent informationsnätverk är ett nätverk som består av flera typer av objekt och länkar. På senare tid har man insett att det finns starkt utformade heterogena informationsnätverk i den verkliga världen. Ibland finns etikettinformation tillgänglig för vissa objekt. Att lära sig av sådana märkta och omärkta data via transduktiv klassificering kan leda till god kunskap om den dolda nätverksstrukturen. Även om klassificeringen av homogena nät har studerats i årtionden har klassificeringen av heterogena nät inte undersökts förrän nyligen. I detta dokument anser vi att problemet med transduktiv klassificering av heterogena nätverksdata som har ett gemensamt ämne. Endast vissa objekt i det givna nätverket är märkta, och vi strävar efter att förutsäga etiketter för alla typer av de återstående objekten. En ny grafbaserad legaliseringsram, GNetMine, föreslås för att modellera länkstrukturen i informationsnät med godtyckligt nätverksschema och godtyckligt antal objekt/länktyper. Vi respekterar uttryckligen typskillnaderna genom att bevara överensstämmelse över varje relationsdiagram som motsvarar varje typ av länkar separat. Effektiva beräkningssystem införs sedan för att lösa motsvarande optimeringsproblem. Experiment på DBLP-datauppsättningen visar att vår algoritm avsevärt förbättrar klassificeringsnoggrannheten över befintliga toppmoderna metoder.
GNetMine REF är en graf legaliserad transduktiv klassificeringsmetod i heterogena informationsnätverk.
Graph regularized transductive classification on heterogeneous information networks
{'venue': 'In ECML PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}