Riktade grafer har i stor utsträckning använts i gemenskapens frågesvarstjänster (CQA) för att modellera asymmetriska relationer mellan olika typer av noder i CQA-grafer, t.ex. frågor, svar, användare. Asymmetrisk transitivitet är en väsentlig egenskap hos riktade grafer, eftersom det kan spela en viktig roll i nedströms grafens inferens och analys. Frågesvårigheter och användarexpertis följer den asymmetriska transitivitetens kännetecken. Att upprätthålla sådana egenskaper, samtidigt minska grafen till en lägre dimension vektor inbäddning utrymme, har varit fokus för mycket ny forskning. I detta dokument tar vi itu med utmaningen med riktad graf inbäddad med asymmetrisk transitivitet bevarande och sedan utnyttja den föreslagna inbäddningsmetod för att lösa en grundläggande uppgift i CQAs: hur man på lämpligt sätt rutta och tilldela ny postade frågor till användare med lämplig expertis och intresse för CQAs. Tekniken innehåller grafhierarki och lättillgänglig information naturligt genom att förlita sig på en icke-linjär omvandling som fungerar på kärnans räckvidd och implicita hierarki inom sådana grafer. Därefter häver metoden en faktoriseringsbaserad metod för att generera två inbäddande vektorer för varje nod i grafen, för att fånga den asymmetriska transitiviteten. Omfattande experiment visar att vårt ramverk konsekvent och betydligt överträffar de toppmoderna baslinjerna för tre olika verkliga uppgifter: länkförutsägelse och frågesvårighetsuppskattning och expertfynd i onlineforum som Stack Exchange. Särskilt, vår ram kan stödja induktiv inbäddning lärande för nyutskickade frågor (osedda noder under utbildning), och därför kan korrekt styra och tilldela dessa typer av frågor till experter i CQAs.
ATP REF tar ett faktoriseringsbaserat tillvägagångssätt och tillämpar inbäddningen i några av gemenskapens uppgifter som svar på frågor.
ATP: Directed Graph Embedding with Asymmetric Transitivity Preservation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}