作者
复旦大学
- Chun-Yang Ruan
- Yanchun Zhang
- Xin-Tian Chen
国防科技大学
- Ye Wang
澳大利亚联邦大学
- Jiangang Ma
摘要
异构信息网络(HIN) 为真实世界中的实际应用提供了有效的模型。网络嵌入是支持基于网络的分析和预测任务的基础。当前流行的网络嵌入方法通常无法有效保留HIN的语义。在这个研究中,我们提出了AGA2Vec,这是一种用于HIN嵌入的生成对抗模型,它使用注意力机制和元路径。为了从HIN中的多类型实例和关系中捕获语义信息,我们研发了加权元路径策略来保持HIN邻近性。然后,我们使用自动编码器和生成对抗模型来获得HIN的可靠表示形式。在多个实际数据集上的实验结果表明,该方法胜过HIN嵌入的最新方法。
来源:oschina
链接:https://my.oschina.net/u/4304462/blog/4359372