融合属性信息的异质网络嵌入方法
Heterogeneous network embedding with attributes information fusion
1. 天津科技大学 人工智能学院, 天津 300457
2. 麦考瑞大学 计算机系, 悉尼 2122
3. 天津职业技术师范大学 信息技术工程学院, 天津 300350
摘要
现有的异质网络嵌入方法不仅忽略了网络中的异质边及其对节点嵌入的不同影响，还未考虑到网络结构与节点属性的融合。为此提出了一种融合属性信息的异质网络嵌入方法（SHANE）。将序列到序列（seq2seq）模型应用到依据边类型划分的子图中，无缝融合节点的结构信息和属性信息，同时捕捉节点的高阶语义信息。实验表明，SHANE在两个不同类型的数据集中进行链接预测任务，可以取得相对显著的效果。
基金项目
天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC15300)
天津市高等学校本科教学质量与教学改革研究计划项目(B201005706)
教育部第二批新工科研究与实践项目(E-HJFZQG20202405)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0621
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1767-1771,1778
文章编号: 1001-3695(2022)06-028-1767-05
发布历史
[2022-01-18] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
张贤坤, 袁菁, 罗学雄, 等. 融合属性信息的异质网络嵌入方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1767-1771,1778. (Zhang Xiankun, Yuan Jing, Luo Xuexiong, et al. Heterogeneous network embedding with attributes information fusion [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1767-1771,1778. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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