Sedan uppfinningen av word2vec [28, 29], har hoppa-gram modellen avsevärt avancerat forskningen av nätverk inbäddning, såsom den senaste utvecklingen av DeepWalk, LINE, PTE, och node2vek metoder. I detta arbete visar vi att alla ovan nämnda modeller med negativ provtagning kan förenas i matris factorization ram med slutna former. Vår analys och bevis avslöjar att: (1) DeepWalk [31] empiriskt producerar en lågvärdig omvandling av ett näts normaliserade Laplacian-matris; (2) LINE [37] är i teorin ett specialfall av DeepWalk när storleken på hörnens sammanhang är satt till en; (3) Som en förlängning av LINE, PTE [36] kan ses som den gemensamma faktoriseringen av flera nätverk Laplacians; (4) node2vec [16] faktoriserar en matris relaterad till den stationära distributionen och övergångssannolikheten tensor av en 2: a ordningen slumpmässig gång. Vi tillhandahåller vidare de teoretiska kopplingarna mellan skip-gram-baserade nätverk inbäddande algoritmer och teorin om graf Laplacian. Slutligen presenterar vi NetMF metod 1 samt dess approximation algoritm för datornätverk inbäddning. Vår metod erbjuder betydande förbättringar över DeepWalk och LINE för konventionella nätverksbrytningsuppgifter. Detta arbete lägger den teoretiska grunden för hoppa-gram baserade nätverk inbäddning metoder, vilket leder till en bättre förståelse av latent nätverk representation lärande.
Dessutom förenar NetMF REF DeepWalk, LINE och node2vek.
Network Embedding as Matrix Factorization: Unifying DeepWalk, LINE, PTE, and node2vec
{'venue': "WSDM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}