Feb, 2018
基于表示学习的图对齐(REGAL)
REGAL: Representation Learning-based Graph Alignment
Mark Heimann, Haoming Shen, Tara Safavi, Danai Koutra
TL;DRREGAL 是一种基于节点表示学习的多网络对齐框架,其中的 xNetMF 是一种优雅和有原则性的节点嵌入公式,可以显着提高速度和准确度,该方法在学习阶段比其他方法快 30 倍,在准确度方面比现有的网络对齐方法高 20% 至 30% ,可扩展到具有数百万个节点的网络。