Graf inbäddning syftar till att överföra en graf till vektorer för att underlätta efterföljande graf analytics uppgifter som länk förutsägelse och graf klustring. De flesta infallsvinklar på grafen inbäddar fokus på att bevara grafstrukturen eller minimera återuppbyggnadsfelen för grafdata. De har mestadels förbisett den inbäddade fördelningen av latenta koder, vilket tyvärr kan leda till sämre representation i många fall. I den här artikeln presenterar vi ett nytt motsträvigt regulariserat ramverk för grafen inbäddande. Genom att använda grafen convolutional nätverk som en kodare, inbäddar vårt ramverk topologisk information och nodinnehåll i en vektor representation, från vilken en graf dekoder ytterligare byggs för att rekonstruera ingångsgrafen. Den kontradiktoriska träningsprincipen tillämpas för att genomdriva våra latenta koder för att matcha en tidigare Gaussisk eller Uniform distribution. Baserat på detta ramverk, vi härleda två varianter av kontrariska modeller, den kontrarialt regulariserade graf autoencoder (ARGA) och dess variationsversion, kontrararially regularized variational graf autoencoder (ARVGA), att lära grafen inbäddning effektivt. Vi utnyttjar också andra potentiella varianter av ARGA och ARVGA för att få en djupare förståelse för våra konstruktioner. Experimentella resultat jämförs bland tolv algoritmer för länkförutsägelse och tjugo algoritmer för grafklustring validerar våra lösningar.
- Pan et al. - Vad är det? REF presentera en motsträvigt regulariserad ram för att extrahera grafen Bild 1.
Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods
{'venue': 'IEEE transactions on cybernetics', 'journal': 'IEEE transactions on cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}