Multi-view nätverk är allestädes närvarande i verkliga applikationer. För att utvinna kunskap eller affärsvärde är det av intresse att omvandla sådana nätverk till representationer som är lätta att bearbeta. Under tiden har inbäddning av nätverk framträtt som ett eektivt tillvägagångssätt för att generera distribuerade nätverksrepresentationer. Därför är vi motiverade att studera problemet med multi-view nätverk inbäddning, med fokus på de egenskaper som är specifika och viktiga för att inbädda denna typ av nätverk. I vår praxis att inbädda verkliga multi-view nätverk, identifierar vi två sådana egenskaper, som vi kallar bevarande och samarbete. Vi undersöker sedan möjligheten att uppnå er inbäddande kvalitet genom att samtidigt modellera bevarande och samarbete, och föreslå 2 algoritmer. Med experiment på en serie syntetiska dataset, en intern Snapchat dataset, och två offentliga dataset, bekräftar vi ytterligare närvaron och betydelsen av bevarande och samarbete. Dessa experiment visar också att inbäddning kan erhållas genom att man samtidigt modellerar de två egenskaperna, samtidigt som man inte överkomplicerar modellen eller kräver extra övervakning.
Mvn2vec REF undersöker möjligheten att uppnå bättre inbäddade resultat genom att samtidigt modellera bevarande och samarbete för att representera semantiska betydelser av kanter i olika vyer.
mvn2vec: Preservation and Collaboration in Multi-View Network Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}