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融合属性信息的异质网络嵌入方法
1
作者
张贤坤
袁菁
+1 位作者
罗学雄
段双玉
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第6期1767-1771,1778,共6页
现有的异质网络嵌入方法不仅忽略了网络中的异质边及其对节点嵌入的不同影响,还未考虑到网络结构与节点属性的融合。为此提出了一种融合属性信息的异质网络嵌入方法(SHANE)。将序列到序列(seq2seq)模型应用到依据边类型划分的子图中,无...
现有的异质网络嵌入方法不仅忽略了网络中的异质边及其对节点嵌入的不同影响,还未考虑到网络结构与节点属性的融合。为此提出了一种融合属性信息的异质网络嵌入方法(SHANE)。将序列到序列(seq2seq)模型应用到依据边类型划分的子图中,无缝融合节点的结构信息和属性信息,同时捕捉节点的高阶语义信息。实验表明,SHANE在两个不同类型的数据集中进行链接预测任务,可以取得相对显著的效果。
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关键词
网络嵌入
异质网络
seq2seq
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职称材料
题名
融合属性信息的异质网络嵌入方法
1
作者
张贤坤
袁菁
罗学雄
段双玉
机构
天津科技大学人工智能学院
麦考瑞大学计算机系
天津职业技术师范大学信息技术工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第6期1767-1771,1778,共6页
基金
天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC15300)
天津市高等学校本科教学质量与教学改革研究计划项目(B201005706)
教育部第二批新工科研究与实践项目(E-HJFZQG20202405)。
文摘
现有的异质网络嵌入方法不仅忽略了网络中的异质边及其对节点嵌入的不同影响,还未考虑到网络结构与节点属性的融合。为此提出了一种融合属性信息的异质网络嵌入方法(SHANE)。将序列到序列(seq2seq)模型应用到依据边类型划分的子图中,无缝融合节点的结构信息和属性信息,同时捕捉节点的高阶语义信息。实验表明,SHANE在两个不同类型的数据集中进行链接预测任务,可以取得相对显著的效果。
关键词
网络嵌入
异质网络
seq2seq
Keywords
network embedding
heterogeneous network
seq2seq
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合属性信息的异质网络嵌入方法
张贤坤
袁菁
罗学雄
段双玉
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
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