I detta dokument undersöks problemet med inbäddade nätverk, som syftar till att lära sig lågdimensionell vektor representation av noder i nätverk. De flesta befintliga metoder för inbäddning av nätverk bygger enbart på nätverksstrukturen, dvs. sambanden mellan noder, men ignorerar den rika innehållsinformation som är förknippad med det, vilket är vanligt i verkliga nätverk och fördelaktigt att beskriva egenskaperna hos en nod. I detta dokument föreslår vi innehållsförstärkt nätinbäddning (CENE), som tillsammans kan utnyttja nätverksstruktur och innehållsinformation. Vår strategi integrerar textmodellering och strukturmodellering i en allmän ram genom att behandla innehållsinformationen som en speciell typ av nod. Experiment i flera verkliga nätverk med tillämpning på nodklassificering visar att våra modeller överträffar alla befintliga nätverk med inbäddningsmetoder, vilket visar fördelarna med innehållsinformation och gemensamt lärande.
Referensreferensreferensen betraktar textinnehåll som en särskild typ av hörn, och föreslår sammanhangsförstärkt nätverk inbäddning (CENE) genom att utnyttja både strukturell och textural information för att lära sig nätverk inbäddningar.
A General Framework for Content-enhanced Network Representation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}