Strukturell identitet är ett begrepp om symmetri där nätverksnoder identifieras enligt nätverksstrukturen och deras förhållande till andra noder. Strukturell identitet har studerats i teori och praktik under de senaste årtiondena, men först nyligen har den behandlats med representationella inlärningsmetoder. är arbetet presenterar sstruct2vek, en ny och exibel ram för att lära latenta representationer för den strukturella identiteten av noder. struct2vek använder en hierarki för att mäta nodlikhet på olika skalor, och konstruerar ett flerskiktsdiagram för att koda strukturella likheter och generera strukturella sammanhang för noder. Numeriska experiment visar att state-of-the-art tekniker för att lära nod representationer misslyckas med att fånga starkare föreställningar om strukturell identitet, medan sstruct2vek uppvisar mycket överlägsna prestanda i denna uppgift, eftersom det övervinner begränsningar av tidigare metoder. Som en följd av detta visar numeriska experiment att stru2vek förbättrar prestandan på klassication uppgifter som är mer beroende av strukturell identitet.
Struc2vek REF använder också multilayer grafen för att konstruera nod representationer.
struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}