Ett nätverk inbäddat är en representation av en stor graf i ett lågdimensionellt utrymme, där hörn modelleras som vektorer. Målet med en bra inbäddning är att bevara närheten (dvs. likhet) mellan hörn i den ursprungliga grafen. På detta sätt kan typiska sök- och gruvmetoder (t.ex. likhetssökning, kNN-hämtning, klassificering, klusterbildning) tillämpas i det inbäddade utrymmet med hjälp av off-the-shelf multidimensionella indexeringsmetoder. Befintliga nätverk inbäddning tekniker fokuserar på homogena nätverk, där alla hörn anses tillhöra en enda klass. De är därför svaga när det gäller att stödja liknande åtgärder för heterogena nätverk. I det här dokumentet presenterar vi ett effektivt heterogent nätverk som inbäddar metoder för metavägbaserade närhetsåtgärder. Vi definierar en objektiv funktion, som syftar till att minimera avståndet mellan två fördelningar, den ena modellerar metavägsbaserade proximiteter, den andra modellerar proximiteterna i det inbäddade vektorutrymmet. Vi undersöker också användningen av negativ provtagning för att påskynda optimeringsprocessen. Som framgår av vår omfattande experimentella utvärdering skapar vår metod inbäddningar av hög kvalitet och har överlägsen prestanda i flera data mining uppgifter jämfört med toppmoderna nätverk inbäddningsmetoder.
Huang och Mamoulis REF föreslog en metapatbaserad metrisk metod för närhet.
Heterogeneous Information Network Embedding for Meta Path based Proximity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}