融合多特征的属性异质网络嵌入方法

网络嵌入旨在用低维、实值的向量表示非结构化网络中的节点,使节点嵌入尽可能地保留原始网络中的结构特征与属性特征。然而,当前研究主要集中于嵌入网络结构,对异质信息网络中具有丰富语义的关系属性和节点属性考虑得较少,可能导致节点嵌入语义缺失,从而影响下游应用的预测效果。针对该问题,设计了一种融合多特征的属性异质网络嵌入(Attributed Heterogeneous Network Embedding with Multiple Features,MFAHNE)方法。该方法通过序列采样、结构特征嵌入、属性特征嵌入、特征融合等步骤将网络中的关系属性、节点属性、结构语义等特征融合至最终节点嵌入。实验结果表明,该方法能兼顾结构特征与属性特征,实现两种特征信息的相互补充,优于传统的网络嵌入方法。

基于PPMI的异质属性网络嵌入

属性网络嵌入旨在映射网络中的节点和链接关系到低维空间,同时保留其固有的结构和属性特征.异质属性网络中多种类型的节点和链接关系给网络嵌入学习提供了丰富的辅助信息,同时也带来了新的挑战.提出异质属性网络嵌入模型(heterogeneous attribute network embedding based on the PPMI,HANEP),旨在将网络中多种类型的节点和(或)多种类型的链接关系映射到低维、紧凑的空间,同时保护节点的属性特征和不同类型对象之间的异质链接承载的复杂、多样且丰富的语义信息.HANEP模型首先基于样本属性的相似性构建属性图、依据元路径抽取异质属性网络的拓扑结构,然后通过随机冲浪获得属性和拓扑概率共现(probabilistic co-occurrence,PCO)矩阵,并计算其正点对互信息(positive point-wise mutual information,PPMI),进而采用多个自编码器(auto-encoder,AE)捕捉节点属性和异质链接的本质信息.元路径可以捕捉异质网络中多种类型节点间的链接关系,构建属性图可以清晰描述节点属性的非线性流行结构,属性和拓扑的局部成对约束和图表示有助于整合节点属性和网络拓扑的一致性和互补性关系,PPMI表示可以捕捉属性和拓扑的高阶近邻信息及潜在的复杂非线性关系.在3个真实数据集上的实验结果验证了HANEP算法的有效性.