Abstract-Bending nätverksdata i en lågdimensionell vektor utrymme har visat lovande prestanda för många verkliga applikationer, såsom nod klassificering och enhet hämtning. De flesta befintliga metoder inriktades dock endast på att utnyttja nätverksstruktur. För sociala nätverk, förutom nätverksstrukturen, finns det också rik information om sociala aktörer, såsom användarprofiler för vänskapsnätverk och textinnehåll i citeringsnätverk. Dessa rika attribut information av sociala aktörer avslöjar homofily effekt, utövar enorma effekter på bildandet av sociala nätverk. I detta dokument undersöker vi den rika beviskällan till attribut i sociala nätverk för att förbättra nätverkets inbäddning. Vi föreslår ett generiskt ramverk för socialt nätverk (SNE), som lär sig representationer för sociala aktörer (dvs. noder) genom att bevara både den strukturella närheten och egenskapen närhet. Medan den strukturella närheten fångar den globala nätverksstruktur, egenskapen närhet står för homofil effekt. För att motivera vårt förslag genomför vi omfattande experiment på fyra verkliga sociala nätverk. Jämfört med det senaste nätverkets inbäddande metoder kan den nationella experten lära sig mer informativa framställningar och uppnå betydande vinster när det gäller uppgifterna att förutsäga länkar och klassificering av nod. I synnerhet överträffar SNE signifikant node2vec med en relativ förbättring på 8,2 % av länkförutsägelseuppgiften, och en ökning på 12,7 % på nodklassificeringsuppgiften.
SNE REF föreslår en allmän ram för att integrera sociala nätverk genom att fånga både strukturell närhet och attribut närhet.
Attributed Social Network Embedding
{'venue': 'TKDE.2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}