På senare tid har man ägnat stor uppmärksamhet åt att försona de sociala nätverken. De flesta av de befintliga studierna har begränsningar i följande tre aspekter: mångfald, fullständighet och robusthet. För att ta itu med dessa tre begränsningar omprövar vi detta problem och föreslår MASTER-ramen, dvs. över flera sociala nätverk, integrerar Attribut och STructure Embedding for Reconciliation. Inom ramen för detta designar vi först en roman Constomed Dual Embedding-modell genom att samtidigt inbädda och förena flera sociala nätverk för att formulera vårt problem till en enhetlig optimering. För att ta itu med denna optimering utformar vi sedan en effektiv algoritm som kallas NS-Alternating. Vi bevisar också att denna algoritm konvergerar till KKT-poäng. Genom omfattande experiment på verkliga datauppsättningar visar vi att MASTER överträffar de toppmoderna tillvägagångssätten.
Su m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF designa en Constomed Dual Embedding modell för flera (mer än två) sociala nätverk, en effektiv NS-Alternation algoritm antas för optimering.
MASTER: across Multiple social networks, integrate Attribute and STructure Embedding for Reconciliation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}