Abstract-Network inbäddning, som lär sig lågdimensionell vektor representation för noder i nätverket, har dragit stor forskning uppmärksamhet på senare tid. De befintliga metoderna kan dock inte hantera nätverk i miljardformat, eftersom de är mycket dyra och samtidigt svåra att påskynda genom distribuerade datorsystem. För att ta itu med dessa problem föreslår vi RandNE (Iterative Random Projection Network Embedding), en ny och enkel miljard skala nätverk inbäddningsmetod. Specifikt föreslår vi en Gaussian slumpmässig projektion strategi för att kartlägga nätverket i en lågdimensionell inbäddning utrymme samtidigt som hög-klassade närheten mellan noder. För att minska tids komplexiteten utformar vi ett iterativt projektionsförfarande för att undvika explicit beräkning av de höga förhållandena. Teoretisk analys visar att vår metod är extremt effektiv, och vänlig mot distribuerade datorsystem utan några kommunikationskostnader i beräkningen. Vi utformar också ett dynamiskt uppdateringsförfarande som effektivt kan införliva de dynamiska förändringarna i nätverken utan felaggregation. Omfattande experimentella resultat visar effektiviteten och effektiviteten hos RandNE över toppmoderna metoder i flera uppgifter, inklusive nätverk rekonstruktion, länk förutsägelse och nod klassificering på flera datauppsättningar med olika skalor, från tusentals till miljarder noder och kanter.
Kanske det mest relevanta arbetet är RandNE REF, som anser en Gaussisk slumpmässig projektion metod för nätverk inbäddningar.
Billion-scale Network Embedding with Iterative Random Projection
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}