Målet med graf representation lärande är att bädda varje vertex i en graf i en låg-dimensionell vektor utrymme. Befintliga graf representation inlärningsmetoder kan klassificeras i två kategorier: generativa modeller som lär sig den underliggande konnektivitet distribution i grafen, och diskriminerande modeller som förutspår sannolikheten för kant existens mellan ett par hörn. I detta dokument, föreslår vi Graph-Gan, en innovativ graf representation lärande ramar förena över två klasser av metoder, där den generativa modellen och diskriminerande modell spela ett spel-teoretiska minimax spel. Särskilt, för en given vertex, den generativa modellen försöker att passa sin underliggande sanna konnektivitet distribution över alla andra hörn och producerar "falska" prover för att lura den diskriminerande modellen, medan den diskriminerande modellen försöker upptäcka om den provtagna vertex är från marken sanning eller genereras av den generativa modellen. Med konkurrensen mellan dessa två modeller, båda kan växelvis och iterativt öka sin prestanda. Dessutom, när vi överväger genomförandet av generativ modell, föreslår vi en ny graf softmax för att övervinna begränsningarna i traditionell softmax funktion, som kan bevisas uppfylla önskvärda egenskaper normalisering, graf struktur medvetenhet, och beräkningseffektivitet. Genom omfattande experiment på verkliga datauppsättningar visar vi att Graph-Gan uppnår betydande vinster i en mängd olika tillämpningar, inklusive länkförutsägelse, nodklassificering och rekommendationer, över toppmoderna baslinjer.
GrafGAN REF föreslår en enhetlig kontradiktorisk inlärningsram, som naturligt fångar in strukturell information från grafer för att lära sig grafrepresentationen.
GraphGAN: Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}