基于關(guān)注度感知的多關(guān)系異構(gòu)圖嵌入方法

摘要： 異構(gòu)圖嵌入旨在學(xué)習(xí)圖中每個不同類型節(jié)點的一個低維向量表示，該向量能廣泛應(yīng)用于不同的網(wǎng)絡(luò)分析任務(wù)，如節(jié)點分類、鏈路預(yù)測等。現(xiàn)有方法在處理異構(gòu)圖嵌入時存在丟失一些關(guān)鍵的、細粒度的關(guān)系信息以及對高階鄰居節(jié)點的處理不夠精細等問題。針對這些問題，文中提出了一種關(guān)注度感知多關(guān)系異構(gòu)圖嵌入方法，具體而言，該方法通過添加帶衰減的高階共同鄰居相似度矩陣到異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來指導(dǎo)節(jié)點聚合，并學(xué)習(xí)節(jié)點間... （共8頁）