Att lära sig distribuerade nodrepresentationer i nätverk har ökat på senare tid på grund av dess eektivitet i en rad olika tillämpningar. Befintliga metoder studerar vanligtvis nätverk med en enda typ av närhet mellan noder, som denes en enda vy av ett nätverk. Men i verkligheten finns det vanligtvis flera typer av närhet mellan noder, vilket ger nätverk med flera vyer. är pappersstudier som lär sig nod representationer för nätverk med flera vyer, som syftar till att dra slutsatsen robusta nod representationer över olika vyer. Vi föreslår en strategi för flervisionsrepresentationsinlärning, som främjar samarbete mellan olika åsikter och låter dem rösta för de robusta representationerna. Under omröstningsprocessen införs en aentionsmekanism som gör det möjligt för varje nod att fokusera på de mest informativa åsikterna. Experimentella resultat från verkliga nätverk visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar befintliga "state-of-t heart"-strategier för nätverksrepresentationsinlärning med en enda syn och andra konkurrenskraftiga tillvägagångssätt med flera åsikter.
MVE REF inbäddar nätverk med flera vyer i ett enda samarbetat inbäddning med hjälp av uppmärksamhetsmekanism.
An Attention-based Collaboration Framework for Multi-View Network Representation Learning
{'venue': "CIKM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}