I detta dokument studerar vi problemet med författarens identifiering under dubbelblind granskning, vilket är att identifiera potentiella författare ges information om en anonymiserad papper. Olika från befintliga strategier som är starkt beroende av funktionsteknik, föreslår vi att använda nätverk inbäddning strategi för att ta itu med problemet, som automatiskt kan representera noder i lägre dimension funktion vektorer. Det finns dock två stora begränsningar i de senaste undersökningarna om nätinbäddning: 1) de är vanligtvis generella inbäddningsmetoder, som är oberoende av de specifika uppgifterna, och 2) de flesta av dessa metoder kan endast behandla homogena nätverk, där heterogeniteten i nätverket ignoreras. Därför, utmaningar som ställs inför här är två veck: 1) hur man inbäddar nätverket under vägledning av författaren identifiering uppgift, och 2) hur man väljer den bästa typen av information på grund av heterogeniteten i nätverket. För att ta itu med utmaningarna föreslår vi en uppgiftsstyrd och pathaugmented heterogen nätverk inbäddning modell. I vår modell är noder först inbäddade som vektorer i latent funktionsutrymme. Inbäddningar delas sedan och utbildas gemensamt i enlighet med uppgiftsspecifika och nätverksrelaterade mål. Vi utökar det befintliga oövervakade nätverket inbäddat för att införliva metavägar i heterogena nätverk, och välja vägar enligt den specifika uppgiften. Vägledningen från författaren identifiering uppgift för nätverk inbäddning ges både explicit i gemensam utbildning och implicit under meta sökväg val. Våra experiment visar att genom att använda pathaugmented nätverk inbäddade med uppgift vägledning, kan vår modell få betydligt bättre noggrannhet när det gäller att identifiera de verkliga författarna jämfört med befintliga metoder.
Chen och Al. Föreslog en uppgiftsvägd heterogen metod för inbäddning av nätverk för identifiering av upphovsmän som är ett problem för upphovsmannen i heterogena nätverk.
Task-Guided and Path-Augmented Heterogeneous Network Embedding for Author Identification
{'venue': "WSDM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}