ABSTRACT Användaranpassning över sociala nätverk kan underlätta mer information/kunskap överföring över nätverk och därmed gynna flera tillämpningar, inklusive social länk förutsägelse, korsdomän rekommendationer, och informationsspridning. Flera verk försöker lära sig en gemensam subrymd för nätverk genom att bevara de strukturella förutsättningarna, så att olika bidragsvikter hos grannar ignoreras eftersom användare alltid var anslutna med oviktade kanter. I detta dokument föreslår vi en uppmärksamhetsbaserad nätmodell som utnyttjar de sociala strukturerna för användaranpassning. I synnerhet finns två huvudkomponenter i vårt modellramverk: en maskerad grafuppmärksamhetsmekanism som försöker lära sig den anpassningsuppgiftsdrivna uppmärksamhetsvikten genom övervakning av förinställda användarpar, och en inbäddad algoritm försöker lära sig ett gemensamt vektorutrymme genom att explicit modellera de viktade sannolikheterna för bidrag mellan uppföljningsskepp och uppföljningsskepp. Med de inlärda vikterna och inbäddningarna som överförs mellan dessa två komponenter konstruerar vi en enhetlig modell för användarens inbäddning och anpassning. Stochastic lutning nedstigning och negativ provtagning används för effektiv inlärning och skalbarhet. De omfattande experimenten med verkliga sociala nätverksdata visar den föreslagna modellens effektivitet och robusthet jämfört med flera moderna metoder. INDEX TERMS Uppmärksamhetsmekanism, nätverksinbäddning, analys av sociala nätverk, användaranpassning.
I REF föreslås en uppmärksamhetsbaserad modell för inbäddning av nät för att utnyttja de sociala strukturerna för användaranpassning.
ABNE: An Attention-Based Network Embedding for User Alignment Across Social Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}