Nätverksinbäddning är att lära sig lågdimensionella vektor representationer för noder i ett nätverk. Det har visat sig vara effektivt i en mängd olika uppgifter som nodklassificering och länkförutsägelse. Medan inbäddning algoritmer på rena nätverk har studerats intensivt, i många verkliga tillämpningar, noder ofta åtföljs av en rik uppsättning attribut eller funktioner, alias tilldelade nätverk. Det har observerats att nätverkstopologisk struktur och nodattribut ofta är starkt korrelerade med varandra. Att modellera och införliva nodattributet närhet till nätverket inbäddning kan vara potentiellt användbart, även om icke-trivial, för att lära sig bättre vektor representationer. Samtidigt innehåller verkliga nätverk ofta ett stort antal noder och funktioner, som ställer krav på skalbarheten av inbäddade algoritmer. För att överbrygga klyftan, i detta dokument, föreslår vi en accelererad tilldelad nätverk inbäddning algoritm AANE, som gör det möjligt att göra den gemensamma inlärningsprocessen på ett distribuerat sätt genom att sönderdela den komplexa modellering och optimering i många sub-problem. Experimentella resultat på flera verkliga datauppsättningar visar hur effektiv och ändamålsenlig den föreslagna algoritmen är.
AANE REF modellerad och införlivad nod attribut närhet till nätverket inbäddning på ett distribuerat sätt.
Accelerated Attributed Network Embedding.
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}