融合元路径权重的异质网络表征增强

在信息技术日益发展的今天，异质网络因其丰富的结构和多元化的实体间关系受到广泛关注。异质网络表征学习是关键的技术之一，它旨在从这些复杂的网络结构中提取有价值的信息并用于各种数据挖掘任务。本文的核心研究内容是"基于融合元路径权重的异质网络表征学习"，由蒋宗礼、陈浩强和张津丽三位作者在北京工业大学信息学部进行。 传统的异质网络表征往往依赖于单条元路径，但这种方法容易忽略网络中的多维度信息。元路径是连接不同节点类型的一系列连接方式，它捕捉了节点之间的深层次关系。然而，仅使用单一元路径可能会丢失其他潜在的语义信息，比如结构信息和多模态关系。因此，本文提出了一种创新的方法，即通过融合多个元路径的权重来提升表征学习的准确性。 该方法首先对异质信息网络中的元路径集合进行权重学习，这一步骤是关键，因为权重反映了元路径对网络整体信息贡献的重要性。通过对每个元路径赋予不同的权重，可以更有效地整合不同元路径之间的语义联系。然后，这些权重被用来加权融合不同元路径的低维表征，这样得到的结果就包含了丰富多样的语义信息，能够更好地反映网络的整体特性。 实验结果强有力地证明了这种方法的有效性，融合元路径权重的异质网络表征学习显示出显著的表征学习能力。这种学习方法不仅能够捕捉到单个元路径所忽视的细节，还能够提高数据挖掘任务的性能。例如，在节点分类、社区检测或推荐系统等应用场景中，这种表征学习技术能够提供更精准的预测和更深入的理解。 为了便于学术界进一步研究和引用，本文的关键词包括"异质网络"、"表征学习"以及"元路径权重"，论文发表在《计算机系统应用》杂志上，2019年12月刊，作者建议读者参考其提供的在线链接以获取完整的研究细节。 总结来说，这篇论文在异质网络表示学习领域做出了重要贡献，提供了处理异质网络复杂性的一种有效途径，对于那些依赖网络数据分析的领域如人工智能、机器学习和数据科学具有重要的实践价值。