Graf inbäddning är en effektiv metod för att representera grafdata i ett lågdimensionellt utrymme för grafanalys. De flesta befintliga inbäddade algoritmer fokuserar vanligtvis på att bevara den topologiska strukturen eller minimera rekonstruktionsfel av grafdata, men de har mestadels ignorerat datadistributionen av latenta koder från graferna, vilket ofta resulterar i sämre inbäddning i verkliga grafdata. I detta dokument föreslår vi en ny kontradiktorisk graf som inbäddar ramar för grafdata. Ramverket kodar den topologiska strukturen och nodinnehållet i en graf till en kompakt representation, där en dekoder tränas för att rekonstruera grafstrukturen. Dessutom tvingas den latenta representationen att matcha en tidigare fördelning via ett kontradiktoriskt utbildningsprogram. För att lära sig en robust inbäddning utvecklas två varianter av kontradiktoriska metoder, tvärtemot regulariserad grafautoencoder (ARGA) och tvärtemot regulariserad variationskurva autoencoder (ARVGA). Experimentella studier av verkliga grafer validerar vår design och visar att våra algoritmer överträffar basvärden med bred marginal i länkförutsägelse, grafklustring och grafvisualiseringsuppgifter.
Pan och et al in REF föreslog ett kontradiktoriskt utbildningsprogram för att legalisera och genomdriva den latenta koden för att matcha en tidigare distribution med en grafkonvolutionell Autoencoder.
Adversarially Regularized Graph Autoencoder for Graph Embedding
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}