融合元路径的图卷积异质信息网络表示学习算法
需积分: 50 138 浏览量
更新于2024-08-06
1
收藏 1.83MB PDF 举报
"基于融合元路径的图卷积异质信息表示学习算法"
近年来,网络表示学习(NRL)在处理复杂异质信息网络(HIN)时扮演了重要角色,它旨在将网络中的节点映射到低维空间,以便于分析和理解。传统的方法,如基于随机游走的Deep Walk和Node2Vec,虽然有效,但受限于浅层模型,往往无法充分捕捉网络的深层结构信息。
图卷积神经网络(GCN)作为深度学习在图数据上的应用,能够有效地利用网络的拓扑结构,提升节点表示的质量。然而,GCN最初设计用于同质信息网络,即网络中的所有节点和边具有相同类型,对于包含多种类型节点和边的异质信息网络,GCN则无法充分利用其丰富的语义信息。
为了解决这个问题,论文提出了名为MG2vec的算法,这是一种基于融合元路径的图卷积异质网络表示学习方法。元路径是连接不同类型的节点的路径,能够表达特定领域的语义关系。MG2vec首先利用元路径来量化异质信息网络中的语义关联,这有助于提取网络的语义信息。接着,它结合图卷积神经网络进行深度学习,通过卷积操作捕获节点与其相邻节点的特征,增强了对网络结构信息的捕捉能力,弥补了浅层模型的不足。这样,MG2vec能够将丰富的语义信息和结构信息整合到低维度的节点表示中。
实验在DBLP和IMDB数据集上进行,对比了MG2vec与Deep Walk、Node2vec和Metapath2vec等经典算法在多标签分类任务上的性能。结果显示,MG2vec在分类精确率和Macro-F1值上均取得了更优的结果,分别达到94.49%和94.16%,相比Deep Walk分别提升了26.05%和28.73%。这些实验验证了MG2vec在异质信息网络表示学习中的优越性,能够更有效地挖掘和利用网络的复杂信息。
MG2vec算法是网络表示学习领域的一个重要进展,它结合了元路径的语义信息和图卷积的深度学习能力,为异质信息网络的分析提供了新的视角和工具。这一方法对于处理如社交网络、知识图谱等复杂网络数据有着广泛的应用前景。
2021-09-25 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38713586
- 粉丝: 3
- 资源: 933
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南