Noder som finns i olika delar av en graf kan ha liknande strukturella roller inom sitt lokala nätverk topologi. Identifieringen av sådana roller ger viktig inblick i organisationen av nätverk och kan användas för en mängd olika maskininlärning uppgifter. Att lära sig strukturella representationer av noder är dock ett utmanande problem, och det har vanligtvis inneburit att manuellt specificera och skräddarsy topologiska funktioner för varje nod. I detta papper utvecklar vi GraphWave, en metod som representerar varje nod nätverk område via en låg-dimensionell inbäddning genom att utnyttja värme vågen diffusion mönster. Istället för att träna på handvalda funktioner lär sig GraphWave dessa inbäddningar på ett oövervakat sätt. Vi matematiskt bevisa att noder med liknande nätverk kvarter kommer att ha liknande GraphWave inbäddningar även om dessa noder kan bo i mycket olika delar av nätverket. GraphWave skalor linjärt med antalet kanter och experiment i en mängd olika inställningar visar GraphWaves verkliga potential för att fånga strukturella roller i nätverk. Allt som allt, GraphWave överträffar befintliga state-of-the-art basics i varje experiment, med så mycket som 137%.
GraphWave REF lär sig representationen av varje nod grannskap genom att utnyttja värmevågsspridningsmönster.
Learning Structural Node Embeddings via Diffusion Wavelets
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}