融合元路径的图卷积异质信息网络表示学习算法

"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。