Vi studerar problemet med storskaligt nätinbäddning, som syftar till att lära sig latenta representationer för nätutvinningstillämpningar. Tidigare forskning visar att 1) populära nätverk inbäddning riktmärken, såsom DeepWalk, i huvudsak implicit faktorisera en matris med en sluten form, och 2) den explicita factorization av sådan matris genererar mer kraftfulla inbäddningar än befintliga metoder. Men direkt bygga och faktorisera denna matris-som är tät-är oöverkomligt dyrt i termer av både tid och utrymme, vilket gör det inte skalbar för stora nätverk. I detta arbete presenterar vi algoritmen för storskaliga nätverk inbäddning som sparsam matris factorization (NetSMF). NetSMF utnyttjar teorier från spektral sparifiering för att effektivt sparifiera den ovan nämnda täta matrisen, vilket möjliggör avsevärt förbättrad effektivitet i inbäddning av lärande. Den sparifierade matrisen är spektralt nära den ursprungliga täta med ett teoretiskt avgränsat approximationsfel, som hjälper till att upprätthålla representationskraften hos de lärda inbäddningarna. Vi utför experiment på nätverk av olika skalor och typer. Resultat visar att bland både populära riktmärken och faktoriseringsbaserade metoder är NetSMF den enda metod som uppnår både hög effektivitet och effektivitet. Vi är här.
I själva verket, NetSMF REF effektivt sparifiera den ovan nämnda täta matrisen genom att utnyttja teorier från spektral sparifiering, vilket avsevärt förbättrar effektiviteten av matris factorization.
NetSMF: Large-Scale Network Embedding as Sparse Matrix Factorization
{'venue': "WWW '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}