Nätverksinbäddning har visat sig vara till hjälp för många verkliga problem. I detta dokument presenterar vi en skalbar multiplex nätverk inbäddning modell för att representera information om multitype relationer i en enhetlig inbäddning utrymme. För att kombinera information om olika typer av relationer samtidigt behålla sina utmärkande egenskaper, för varje nod, föreslår vi en högdimensionell gemensam inbäddning och en lägre-dimensionell ytterligare inbäddning för varje typ av relation. Därefter kan flera relationer läras gemensamt baserat på en enhetlig nätverk inbäddning modell. Vi utför experiment på två uppgifter: länk förutsägelse och nod klassificering med hjälp av sex olika multiplex nätverk. På båda arbetsuppgifterna uppnådde vår modell bättre eller jämförbar prestanda jämfört med dagens toppmoderna modeller med mindre minnesanvändning.
MNE REF använder en gemensam inbäddning och flera ytterligare inbäddningar av varje kanttyp för varje nod, som gemensamt lärs av en enhetlig nätverksinbäddningsmodell.
Scalable Multiplex Network Embedding
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}