Med den snabba utvecklingen av sociala medier på nätet, näthandelssajter och cyberfysiska system har heterogena informationsnätverk blivit allt populärare och innehållsrikare med tiden. I många fall innehåller sådana nätverk flera typer av objekt och länkar, liksom olika typer av attribut. Klustret av dessa objekt kan ge användbara insikter i många tillämpningar. Klustret av sådana nätverk kan dock vara utmanande eftersom a) objektens attributvärden ofta är ofullständiga, vilket innebär att ett objekt endast kan ha partiella attribut eller till och med inga attribut för att korrekt märka sig själv; och b) länkarna mellan olika typer kan ha olika slags semantiska betydelser, och det är en svår uppgift att fastställa arten av deras relativa betydelse för att hjälpa klustret för ett givet ändamål. I detta dokument tar vi itu med dessa utmaningar genom att föreslå en modellbaserad klusteralgoritm. Vi utformar en probabilistisk modell som samlar objekt av olika typer i ett gemensamt dolt utrymme, genom att använda en användarspecifik uppsättning attribut, samt länkar från olika relationer. Styrkorna i olika typer av länkar lärs automatiskt och bestäms av det givna syftet med klusterbildning. En iterativ algoritm är utformad för att lösa klusterproblemet, där styrkor av olika typer av länkar och kvaliteten på klusterresultat ömsesidigt förbättrar varandra. Våra experimentella resultat på verkliga och syntetiska datauppsättningar visar algoritmens effektivitet och effektivitet.
De utformade en probabilistisk modell som samlar objekt av olika typer i HIN:er i ett gemensamt dolt utrymme, genom att använda en användarspecifik uppsättning attribut, samt länkar från olika relationer REF.
Relation Strength-Aware Clustering of Heterogeneous Information Networks with Incomplete Attributes
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}