Heterogen informationsnät (HIN) inbäddning syftar till att inbädda flera typer av noder i ett lågdimensionellt utrymme. Även om de flesta befintliga HIN-inbäddningsmetoder beaktar heterogena relationer i HIN, använder de vanligtvis en enda modell för alla relationer utan åtskillnad, vilket oundvikligen begränsar möjligheterna att inbädda nätverk. I detta dokument tar vi hänsyn till de strukturella egenskaperna hos heterogena relationer och föreslår en ny modell för relationsstruktur som är medveten om heterogen informationsnät (RHINE). Genom att utforska de verkliga nätverken med grundlig matematisk analys presenterar vi två strukturrelaterade åtgärder som konsekvent kan särskilja heterogena relationer i två kategorier: Affiliation Relations (ARs) och Interaktion Relations (IRs). För att respektera relationernas särdrag föreslår vi i vår RHINE olika modeller som är särskilt anpassade för att hantera AR och IR, som bättre kan fånga upp nätverkens strukturer och semantik. Äntligen kombinerar och optimerar vi dessa modeller på ett enhetligt och elegant sätt. Omfattande experiment på tre verkliga datauppsättningar visar att vår modell avsevärt överträffar de senaste metoderna i olika uppgifter, inklusive nodklustring, länkförutsägelse och nodklassificering.
För att inbädda de många relationerna i HIN tar RHINE REF hänsyn till de strukturella egenskaperna hos heterogena relationer och föreslår en ny relationsstruktur-medveten HIN Embedding modell.
Relation Structure-Aware Heterogeneous Information Network Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}