Nätverk inbäddning utnyttjar nod närheten manifesteras för att lära sig en lågdimensionell nod vektor representation för varje nod i nätverket. Inlärda inbäddningar skulle kunna främja olika inlärningsuppgifter som node classi katjon, nätverkskluster och länkförutsägelser. De flesta, om inte alla, av de befintliga verken utförs överväldigande i samband med enkla och statiska nätverk. I verkligheten utvecklas dock nätverksstruktur o en med tiden med tillägg/deletion av länkar och noder. Dessutom är en stor majoritet av verkliga nätverk associerade med en rik uppsättning nodattribut, och deras ribote värden förändras också naturligt, med uppkomsten av nytt innehåll pa erns och blekning av gammalt innehåll pa erns. Dessa föränderliga egenskaper motiverar oss att söka en effektiv inbäddning representation för att fånga nätverk och en ribult utvecklande pa erns, vilket är av grundläggande betydelse för lärande i en dynamisk miljö. Såvitt vi vet är vi de första att ta itu med detta problem med följande två utmaningar: 1) det i sig korrelerade nätverket och noden ett rimuter kan vara bullriga och ofullständiga, det kräver en robust konsensus representation för att fånga sina individuella egenskaper och korrelationer; 2) inbäddning lärande måste utföras på ett online-sätt för att anpassa sig till förändringarna i enlighet med detta. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att föreslå en ny dynamisk ram för ett splittrat nätverk - Dane. I synnerhet, DANE rst ger en o e metod för en konsensus inbäddning och sedan utnyttjar matris perturbation teori för att upprätthålla friskheten i slutet inbäddande resultat på ett online sätt. Vi utför omfattande experiment på såväl syntetiska som reella nätverk för att bekräfta den föreslagna ramens effektivitet och effektivitet.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utforskade det tilldelade nätverket inbäddat i en dynamisk miljö, och föreslog en online-ram baserad på matrisen perturbation teori.
Attributed Network Embedding for Learning in a Dynamic Environment
{'venue': "CIKM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}