Nätverksinbäddning har rönt stor uppmärksamhet under de senaste åren. Det är att lära sig den lågdimensionella representationen för noder i ett nätverk, vilket gynnar nedströms uppgifter som nodklassificering och länkförutsägelse. De flesta av de befintliga tillvägagångssätten lär sig nod representationer endast baserat på den topologiska strukturen, men noder är ofta förknippade med rika attribut i många verkliga tillämpningar. Därför är det viktigt och nödvändigt att lära nodrepresentationer baserade på både topologisk struktur och nodattribut. I detta dokument föreslår vi en ny djupt tilldelad nätverksinbäddningsmetod, som kan fånga upp den höga icke-linjäriteten och bevara olika förutsättningar i både topologisk struktur och nodattribut. Samtidigt föreslås en ny strategi för att garantera att den lärda nodrepresentationen kan koda sammanhållen och kompletterande information från topologiska strukturer och nodattribut. Omfattande experiment på referensdatauppsättningar har verifierat effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt.
DANE REF kan fånga den höga icke-linjäritet och bevara olika proximiteter i både topologisk struktur och nodattribut.
Deep Attributed Network Embedding
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}