Detta dokument behandlar inbäddade sociala nätverk, som syftar till att inbädda sociala nätverk noder, inklusive användarprofilinformation, i ett latent lågdimensionellt utrymme. De flesta av de befintliga nätverksarbetena omfattar endast nätverksstruktur, men ignorerar användargenererat innehåll som skulle kunna vara till hjälp när det gäller att lära sig en bättre gemensam nätverksrepresentation. Olika från rikt nodinnehåll i citeringsnätverk, användarprofil information i sociala nätverk är användbar men bullriga, gles och ofullständig. För att använda denna information på rätt sätt föreslår vi en ny algoritm som heter User Profile Preserving Social Network Embedding (UPP-SNE), som innehåller användarprofil med nätverksstruktur för att gemensamt lära sig en vektorrepresentation av ett socialt nätverk. Temat för UP-SNE är att bädda in användarprofilinformation via en icke-linjär kartläggning i en konsekvent subrymd, där nätverksstrukturen är sömlöst kodad för att gemensamt lära sig informativa nod representationer. Omfattande experiment på fyra verkliga sociala nätverk visar att vår metod, jämfört med toppmoderna baslinjer, lär sig bättre sociala nätverk representationer och uppnår betydande resultatvinster i nodklassificering och klusteruppgifter.
Ett socialt nätverk inbäddning teknik med ofullständiga användarinlägg och innehåll föreslås i REF.
User profile preserving social network embedding
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}