I detta dokument studeras problemet med att inbädda mycket stora informationsnätverk i lågdimensionella vektorutrymmen, vilket är användbart i många uppgifter som visualisering, nodklassificering och länkförutsägelse. De flesta befintliga grafen inbäddningsmetoder inte skala för verkliga världen informationsnätverk som vanligtvis innehåller miljontals noder. I detta dokument föreslår vi en ny metod för inbäddning av nätverk som kallas "LINE", som är lämplig för godtyckliga typer av informationsnätverk: oriktade, riktade och/eller vägda. Metoden optimerar en noggrant utformad objektiv funktion som bevarar både de lokala och globala nätverksstrukturerna. En edge-sampling algoritm föreslås som tar itu med begränsningen av den klassiska stokastisk lutning nedstigning och förbättrar både effektiviteten och effektiviteten av inferensen. Empiriska experiment visar LINE:s effektivitet i en mängd olika verkliga informationsnätverk, inklusive språknätverk, sociala nätverk och citeringsnätverk. Algoritmen är mycket effektiv, som kan lära sig inbäddning av ett nätverk med miljontals hörn och miljarder kanter på några timmar på en typisk enda maskin. Källkoden för LINE finns tillgänglig på nätet. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
LINE REF lär sig diagram inbäddningar som bevarar både rst-order och andra-order-förutsättningar i en graf.
LINE: Large-scale Information Network Embedding
{'venue': "WWW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}