Att bygga in ett informationsnät i webbskala i ett lågdimensionellt vektorutrymme underlättar uppgifter som länkförutsägelse, klassificering och visualisering. Tidigare forskning har tagit itu med problemet med att utvinna sådana inbäddningar genom att anta metoder från ord till grafer, utan att definiera ett klart förståeligt graf-relaterat mål. Ändå, som vi visar, de mål som använts i tidigare verk implicit utnyttja likhetsåtgärder bland graf noder. I detta dokument bär vi likhetsorienteringen av tidigare verk till sin logiska slutsats; vi föreslår VERtex Likhet Embeddings (VERSE), en enkel, mångsidig och minneseffektiv metod som härleder grafen inbäddningar explicit kalibreras för att bevara fördelningen av en vald vertex-till-vertex likhetsmått. VERSE lär sig sådana inbäddningar genom att träna ett enskikts neuralt nätverk. Medan dess standard, skalbar version gör det via provtagning likhetsinformation, utvecklar vi också en variant med hjälp av den fullständiga informationen per vertex. Vår experimentella studie om standardriktmärken och verkliga datauppsättningar visar att VERSE, omedelbart med olika likhetsåtgärder, överträffar toppmoderna metoder när det gäller precision och återkallande i större datautvinningsuppgifter och ersätter dem i tid och rymdeffektivitet, medan den skalbara provtagningsbaserade varianten uppnår lika goda resultat som den icke skalbara fullständiga varianten.
VERSE REF är ett enkelt diagram som bygger på likhetsåtgärder.
VERSE: Versatile Graph Embeddings from Similarity Measures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}