Lärande om nätverksrepresentation (RL) syftar till att omvandla noderna i ett nätverk till lågdimensionella vektorutrymmen samtidigt som nätverkets inneboende egenskaper bevaras. Även om nätverket RL har studerats intensivt, de flesta befintliga verk fokuserar på antingen nätverksstruktur eller nod attribut information. I detta dokument föreslår vi en ny ram, kallad ANRL, för att införliva både nätverksstruktur och nodattributinformation på ett principfast sätt. Specifikt föreslår vi en granne förbättring autoencoder att modellera noden attribut information, som rekonstruerar sina mål grannar i stället för sig själv. För att fånga nätverksstrukturen är attribut-aware skipgram-modellen utformad utifrån attributet kodare för att formulera korrelationerna mellan varje nod och dess direkta eller indirekta grannar. Vi utför omfattande experiment på sex verkliga nätverk, inklusive två sociala nätverk, två citeringsnätverk och två användarbeteendenätverk. Resultaten visar empiriskt att ANRL kan uppnå relativt betydande vinster i nodklassificeringen och koppla samman förutsägelser.
ANRL REF använder en grannen enhancement autoencoder för att modellera noden attributinformation och en attribut-aware skip-gram modell baserat på attributet kodare för att fånga nätverksstrukturen.
ANRL: Attributed Network Representation Learning via Deep Neural Networks
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}