Vi presenterar HARP, en ny metod för att lära sig lågdimensionella inbäddningar av en graf noder som bevarar högre ordning strukturella funktioner. Vår föreslagna metod uppnår detta genom att komprimera inmatningsgrafen innan den inbäddas, och effektivt undvika besvärliga inbäddningar (dvs. lokala minima) som kan orsaka problem för icke-konvex optimering. HARP fungerar genom att nding en mindre graf som approximerar den globala strukturen av dess indata. Denna simpli ed graf används för att lära sig en uppsättning inledande representationer, som fungerar som bra initialiseringar för att lära representationer i den ursprungliga, detaljerade grafen. Vi utvidgar induktivt denna idé, genom att bryta ner en graf i en serie av nivåer, och sedan bädda in hierarkin av grafer från den grövsta till den ursprungliga grafen. HARP är en allmän metastrategi för att förbättra alla toppmoderna neurala algoritmer för inbäddning av grafer, inklusive Deep-Walk, LINE, och Node2vek. Vi visar faktiskt att tillämpningen av HARP:s hierarkiska paradigm ger bättre implementationer för alla dessa tre metoder, som utvärderats på classi katjonuppgifter på verkliga grafer som DBLP, BlogCatalog och CiteSeer, där vi uppnår en resultatvinst över de ursprungliga implementeringarna med upp till 14% Macro F1.
Arbetet med Ref föreslår att lära sig lågdimensionella inbäddningar av en graf noder.
HARP: Hierarchical Representation Learning for Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}