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融合元路径图卷积的异质网络表示学习算法的研究与实践的开题报告
1.研究背景
随着社交网络、生物信息学、电子商务等领域数据规模的不断增大，异质网络数据的处理和分析成为现代数据处理领域的热门问题。不同于同质网络，异质网络中的节点和边存在多种类型，节点之间的连接关系也不尽相同，难以利用传统的网络表示学习方法进行处理。因此，设计一种有效的异质网络表示学习算法成为极具挑战的任务。
基于元路径的网络表示学习方法是一种广泛应用于异质网络中的方法，能够利用元路径描述异质网络中不同类型节点之间的关系，进而学习节点的特征表示。同时，路径图卷积神经网络（Path-basedGraphConvolutionalNetwork,PGCN）是一种基于元路径的卷积神经网络，能够通过元路径组成的路径图来捕捉节点之间的关系，并进行节点特征表示学习。因此，将元路径图卷积加入网络表示学习的方法中，可以较好地解决异质网络表示学习问题。
2.研究内容
本研究的主要内容是探索一种基于元路径图卷积的异质网络表示学习算法，并进行相关实践。具体研究内容如下：
（1）将异质网络中的元路径转化为路径图，并调用路径图卷积神经网络进行节点特征表示学习。
（2）针对异质网络中不同类型节点之间的关系，设计一种融合多个元路径的路径图卷积方法，提高节点表示的准确性。
（3）评估所提出的异质网络表示学习算法在不同数据集上的表现，并与现有异质网络表示学习算法进行对比分析。
3.研究意义
（1）为异质网络表示学习问题提供一种有效、可行的解决方案。
（2）提供了一种基于元路径的异质网络表示学习算法，为网络表示学习领域的研究提供了新思路。
（3）提高了异质网络表示学习的准确性和效率，可以更好地应用到现实场景中。
4.研究方法
本研究主要采用以下方法：
（1）给定异质网络的元路径，将其转化为路径图。
（2）设计一种融合元路径的路径图卷积神经网络，并进行节点特征表示学习。
（3）在不同数据集上进行实验，比较所提出算法与现有算法的表现性能。
5.预期成果
本研究预期可以得到以下成果：
（1）设计一种基于元路径图卷积的异质网络表示学习算法。
（2）进行实验性研究，通过实验结果评估和比较比相关算法的性能。
（3）研究成果可以为异质网络表示学习的实际应用提供指导意义。
6.时间安排
（1）第1-2周：查阅有关异质网络表示学习的相关文献，熟悉相关知识。
（2）第3-4周：对异质网络中的元路径进行转化，并了解路径图卷积神经网络的基本原理。
（3）第5-6周：设计融合元路径的路径图卷积神经网络，并完成网络参数的初始化。
（4）第7-8周：进行实验，并收集实验数据。
（5）第9-10周：分析实验结果，并对本研究方法进行修正或优化。
（6）第11-12周：撰写研究报告和论文。
7.参考文献
[1]WangH,ZouB,WangS.Heterogeneousgraphattentionnetworkforsemi-supervisedclassification[J].NeuralNetworks,2019,115:110-121.
[2]SchlichtkrullM,KipfTN,BloemP,etal.Modelingrelationaldatawithgraphconvolutionalnetworks[J].EuropeanSemanticWebConference,2018:593-607.
[3]ZhangX,ZhaoJ,LeungKK.Deeplearningongraphs:Asurvey[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2021,33(4):1922-1943.
[4]CaiQ,ZhangY,ZhangY,etal.Deepco-embeddingofheterogeneousnetworks[J].ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData,2018,12(3):1-27.