Ett nätverk består av en vektorrepresentation för varje nod i nätverket. Nätverksinbäddningar har visat sin användbarhet i nodklassificering och visualisering inom många verkliga tillämpningsområden, såsom sociala nätverk och webbnätverk. Riktade nätverk med text kopplad till varje nod, såsom citeringsnätverk och nätverk för programvarupaketberoende, är vanliga. Men så vitt vi vet har deras inbäddningar inte särskilt studerats. I detta papper skapar vi PCTADW-1 och PCTADW-2, två algoritmer baserade på NNs som lär sig inbäddningar av riktade nätverk med text i samband med varje nod. Vi skapar två nya märkta regisserade nätverk med textassocierad nod: Paketberoendenätverken i två populära GNU/Linux-distributioner, Debian och Fedora. Vi visar experimentellt att de inbäddningar som produceras av våra NNs resulterade i nodklassificering med bättre kvalitet än de för olika baslinjer på dessa två nätverk. Vi observerar att det finns systematisk närvaro av analogier (liknande dem i ordinslag) i nätverket inbäddningar av programvarupaket beroendenätverk. Såvitt vi vet är detta första gången som en sådan systematisk närvaro av analogier observeras i nätverk och dokument inbäddningar. Detta kan potentiellt öppna en ny plats för bättre förståelse nätverk och dokument algoritmiskt med hjälp av sina inbäddningar samt för bättre mänsklig förståelse av nätverk och dokument inbäddningar.
PCTADW REF skapar riktade nätverk med text-associerade och multi-märkta noder och gäller för programvarupaketberoende nätverk.
Learning Embeddings of Directed Networks with Text-Associated Nodes---with Applications in Software Package Dependency Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}