Oct, 2016

大规模异构信息网络中基于元路径导向嵌入的相似度搜索

PDF
TL;DR本文提出了一个基于嵌入的框架 (ESim)，以探索嵌入在网络结构中的相似度，并接受用户定义的元路径作为指导来学习嵌入向量。在大规模异构信息网络上进行的实验证明了 ESim 的有效性和可扩展性。
heterogeneous information networkssimilarity searchembedding-based frameworkuser preferencemeta-paths
发现论文，激发创造
  • 面向推荐的异构信息网络嵌入

    本文提出一种基于异构网络嵌入的方法 HERec 来解决 HIN-based 推荐系统中的冷启动问题，该方法通过设计基于元路径的随机游走策略来嵌入 HINs，并通过一组融合函数将学习到的节点嵌入首先转换为扩展矩阵分解模型。HERec 模型通过实验表明其有效性，并表明从 HINs 转换的嵌入信息可以改善推荐性能。

    Nov, 2017

  • MetaGraph2Vec： 复杂语义路径增强异构网络嵌入

    本文提出一种新的多元化方法 ——Metagraph，用于网络嵌入学习中捕捉不同节点之间更丰富的结构和语义上下文信息，从而在处理非常稀疏的异构信息网络时提高了 MetaPath 嵌入技术的能力，并实验证明 MetaGraph2Vec 算法能够优于各项异质网络挖掘任务中的现有技术。

    Mar, 2018

  • 原型增强的超图学习用于异构信息网络

    本研究介绍了一种新的原型增强的超图学习方法，用于异构信息网络中的节点分类，通过使用超图而不是图来捕捉节点之间的高阶关系和提取语义信息，方法利用原型的力量提升超图学习过程的稳健性，并有潜力为人类提供理解底层网络结构的见解。对三个真实世界的异构信息网络进行了广泛实验验证了我们的方法的有效性。

    Sep, 2023

  • 异构网络上基于自动路径发现的相似度建模

    这篇论文介绍了使用连续强化学习和深度内容嵌入相结合的半监督联合学习框架以自动发现对于两个节点组对的有用路径来解决异构网络中复杂节点相似性建模的挑战，并且通过实验表明了该算法的出色性能。

    Sep, 2019

  • 基于归纳元路径学习的模式复杂异构信息网络

    SchemaText proposes a method to address the computational complexity associated with meta-path enumeration in schema-complex HINs, using a reinforcement-learning based path-finding agent.

    Jul, 2023

  • DeHIN：一个去中心化框架，用于嵌入大规模异构信息网络

    本文介绍了一种基于超图的分布式节点嵌入学习框架 DeHIN，通过分布式的超图划分和开发基于超图的并行化节点嵌入算法，实现了对异构信息网络的高效节点嵌入学习和分布式处理。

    Jan, 2022

  • 基于遗传元结构的异质信息网络推荐搜索

    通过遗传元结构搜索以及注意力机制多视角图卷积网络模块，本文实现了在异质信息网络中元结构的自动优化以提高推荐效果，相较于手动设计的简化版，GEMS 在评估指标上表现出超过 6% 的优势。

    Feb, 2021

  • 异构图上基于邻域的高效交互模型推荐

    本论文提出了一种名为 NIRec 的邻域交互模型，旨在提高基于异构信息网络的推荐性能，通过探索节点互动模式并采用卷积方式进行有效的学习，本模型较现有方法表现更佳。

    Jul, 2020

  • 异构信息网络中的方面嵌入学习

    该研究提出了一种基于多个方面来保留异质信息网络中语义信息的新型嵌入学习框架 - AspEm，它的有效性经过了两个真实世界数据集的实验证明，其中这些方面可以以无监督的方式从给定的异质信息网络中进行选择。

    Mar, 2018

  • 隐私保护推荐的联邦异构图神经网络

    该论文提出了一种基于异构图神经网络的联邦框架，用于在分布式的异构信息网络中协同训练推荐模型，保护用户隐私并恢复由于数据分布存储产生的破坏的元路径语义。

    Oct, 2023