Sedan uppfinningen av word2vec [28, 29], har hoppa-gram modellen avsevärt avancerat forskningen av nätverk inbäddning, såsom den senaste utvecklingen av DeepWalk, LINE, PTE, och node2vek metoder. I detta arbete visar vi att alla ovan nämnda modeller med negativ provtagning kan förenas i matris factorization ram med slutna former. Vår analys och bevis avslöjar att: (1) DeepWalk [31] empiriskt producerar en lågvärdig omvandling av ett näts normaliserade Laplacian-matris; (2) LINE [37] är i teorin ett specialfall av DeepWalk när storleken på hörnens sammanhang är satt till en; (3) Som en förlängning av LINE, PTE [36] kan ses som den gemensamma faktoriseringen av flera nätverk Laplacians; (4) node2vec [16] faktoriserar en matris relaterad till den stationära distributionen och övergångssannolikheten tensor av en 2: a ordningen slumpmässig gång. Vi tillhandahåller vidare de teoretiska kopplingarna mellan skip-gram-baserade nätverk inbäddande algoritmer och teorin om graf Laplacian. Slutligen presenterar vi NetMF metod 1 samt dess approximation algoritm för datornätverk inbäddning. Vår metod erbjuder betydande förbättringar över DeepWalk och LINE för konventionella nätverksbrytningsuppgifter. Detta arbete lägger den teoretiska grunden för hoppa-gram baserade nätverk inbäddning metoder, vilket leder till en bättre förståelse av latent nätverk representation lärande.
NetMF REF är en enhetlig matris factorization ram för att teoretiskt förstå och förbättra DeepWalk och LINE.
Network Embedding as Matrix Factorization: Unifying DeepWalk, LINE, PTE, and node2vec
{'venue': "WSDM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}