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基于融合元路径权重的异质网络表征学习研究
基于融合元路径权重的异质网络表征学习研究
摘要：异质网络表示学习是近年来多领域研究的热点之一，它旨在将异质网络中的节点映射到低维连续向量空间中，以便于进一步的分析和应用。本文提出了一种基于融合元路径权重的异质网络表征学习方法（HNE）来解决异质网络的特征表征问题。在HNE中，我们首先使用邻接矩阵对异质网络进行建模，然后根据元路径的重要性设计了一种元路径权重计算方法。接下来，我们提出了一种融合元路径权重的节点表征学习框架，可以同时考虑节点的局部结构和全局结构信息。实验结果表明，HNE在节点分类和链接预测任务上具有优异的性能，验证了其在异质网络中表征学习的有效性和可扩展性。
关键词：异质网络，表示学习，元路径，融合，节点分类
1.引言
异质网络是指由不同类型的节点和边组成的网络。在现实生活中，许多复杂系统都可以被建模为异质网络，例如社交网络、推荐系统和生物网络等。对于异质网络，节点之间存在多种类型的连接关系，这使得传统的网络分析方法无法直接应用。因此，异质网络表征学习成为了解决这一问题的有效手段。
2.相关工作
目前，已经有许多方法被提出来解决异质网络表征学习问题。比较经典的方法包括基于传播的方法和基于随机游走的方法。基于传播的方法主要利用网络中的信息传播过程来学习节点的表示，例如DeepWalk、LINE和Node2Vec等。然而，这些方法只考虑了网络的结构信息，忽略了节点的类型信息。基于随机游走的方法则通过模拟节点的随机游走路径来学习节点的表示，例如HIN2Vec和Metapath2Vec等。然而，这些方法仍然没有考虑元路径的重要性差异，导致了一些元路径信息可能会被低估。
3.方法介绍
为了克服传统方法的缺点，本文提出了一种基于融合元路径权重的异质网络表征学习方法（HNE）。HNE首先使用邻接矩阵来建模异质网络，并通过元路径来捕获网络中的多种连接关系。然后，根据元路径的重要性设计了一种元路径权重计算方法。通过计算元路径的权重，我们可以准确地反应出每个元路径在网络中的重要程度。最后，我们提出了一种融合元路径权重的节点表征学习框架，可以同时考虑节点的局部结构和全局结构信息。
4.实验与分析
本文在两个真实的异质网络数据集上进行了实验，分别是ACM和DBLP数据集。实验结果表明，HNE在节点分类和链接预测任务上优于其他经典的异质网络表征学习方法。此外，我们还进行了参数敏感性分析，验证了HNE的稳定性和可靠性。
5.结论和展望
本文提出了一种基于融合元路径权重的异质网络表征学习方法（HNE），通过设计元路径权重计算方法和节点表征学习框架，充分考虑了节点的局部结构和全局结构信息。实验结果表明，HNE在异质网络中具有优异的性能，验证了其在异质网络表征学习中的有效性和可扩展性。未来的工作可以进一步探索如何将HNE应用于其他领域，如社会网络分析和推荐系统等。
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