Likvärdighetssökning är en viktig funktion i många tillämpningar, som oftast fokuserar på att mäta likheten mellan objekt med samma typ. I många scenarier måste vi dock mäta relationen mellan objekt med olika typer. Med den kraftiga ökningen av studier på heterogena nätverk blir relevansmåttet på objekt med olika typer allt viktigare. I detta dokument studerar vi problem med relevanssökning i heterogena nätverk, där uppgiften är att mäta relationen mellan heterogena objekt (inklusive objekt med samma typ eller olika typer). En ny åtgärd HeteSim föreslås, som har följande attribut: (1) en enhetlig åtgärd: den kan mäta objekts överensstämmelse med samma eller olika typer i en enhetlig ram; (2) en väg-konstruerad åtgärd: relationen mellan objektpar definieras baserat på sökvägen som förbinder två objekt genom att följa en sekvens av nodtyper; (3) en semi-metrisk åtgärd: HeteSim har några goda egenskaper (t.ex. självmaximal och symmetrisk), som är avgörande för många data mining uppgifter. Dessutom analyserar vi beräkningsegenskaperna hos HeteSim och föreslår motsvarande snabba beräkningsstrategier. Empiriska studier visar att HeteSim effektivt och effektivt kan utvärdera relationen mellan heterogena objekt.
Shi och Al. föreslås "HeteSim" för att mäta relevansen av nodpar i en meta-path REF.
HeteSim: A General Framework for Relevance Measure in Heterogeneous Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}