Nätverksinbäddning syftar till att projicera nätverksdata i ett lågdimensionellt funktionsutrymme, där noderna representeras som en unik vektor och nätverksstruktur kan bevaras effektivt. Under de senaste åren kan fler och fler webbplatser online applikationstjänster representeras som massiva och komplexa nätverk, som är extremt utmanande för traditionella maskininlärningsalgoritmer att hantera. Effektiv inbäddning av komplexa nätverksdata i lågdimensionsfunktionsrepresentation kan både spara datalagringsutrymme och möjliggöra traditionella maskininlärningsalgoritmer som kan användas för att hantera nätverksdata. Nätverk som inbäddar prestanda kommer att försämras kraftigt om nätverken är av en gles struktur, som de framväxande nätverken med få anslutningar. I det här dokumentet föreslår vi att vi ska lära oss den inbäddade representationen för ett mål som håller på att växa fram och som bygger på en bred inlärningsmiljö, där det framväxande nätverket samtidigt är anpassat till andra externa mogna nätverk. För att lösa problemet införs en ny ram för inbäddning, nämligen "Deep alIgned autoencoder based eMbEdding" (DIME). DIME hanterar de olika länkarna och attributet i en enhetlig analys baserad på brett lärande, och introducerar det flerradiga tillskrivna heterogena sociala nätverkskonceptet för att modellera nätverksstrukturen. En uppsättning metavägar introduceras i tidningen, som definierar olika typer av anslutningar bland användare via den heterogena länken och attributinformation. Närheten mellan användare i nätverken definieras som meta närhet poäng, som kommer att matas in i DIME för att lära sig inbäddande vektorer användare i det framväxande nätverket. Omfattande experiment har gjorts på verkligt anpassade sociala nätverk, som har visat DIME:s effektivitet när det gäller att lära sig de nya nätverk som inbäddar vektorer.
Nyligen, Zhang et al. Införa en ny modell för inbäddning av nätverk enligt Ref för flerriktade heterogena sociala nätverk som bygger på brett lärande, där de inlärda vektorerna för inbäddning kan modellera både nätverksstrukturen inom nätverket och strukturen för anpassning mellan nätverk samtidigt.
BL-MNE: Emerging Heterogeneous Social Network Embedding Through Broad Learning with Aligned Autoencoder
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}