論文の概要: Decoupled Variational Embedding for Signed Directed Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12450v1
• Date: Fri, 28 Aug 2020 02:48:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 01:46:49.505893
• Title: Decoupled Variational Embedding for Signed Directed Networks
• Title（参考訳）: 符号付き指向ネットワークのための分離型変分埋め込み
• Authors: Xu Chen and Jiangchao Yao and Maosen Li and Ya zhang and Yanfeng Wang
• Abstract要約: 我々は,符号付き有向ネットワークにおける一階・高階トポロジを同時にキャプチャすることで,より代表的なノード埋め込みを学習することを提案する。 特に、可変自動符号化の観点から、符号付き有向ネットワーク上での表現学習問題を再構成する。 広範に使われている3つの実世界のデータセットに対して大規模な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.3449157396596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Node representation learning for signed directed networks has received considerable attention in many real-world applications such as link sign prediction, node classification and node recommendation. The challenge lies in how to adequately encode the complex topological information of the networks. Recent studies mainly focus on preserving the first-order network topology which indicates the closeness relationships of nodes. However, these methods generally fail to capture the high-order topology which indicates the local structures of nodes and serves as an essential characteristic of the network topology. In addition, for the first-order topology, the additional value of non-existent links is largely ignored. In this paper, we propose to learn more representative node embeddings by simultaneously capturing the first-order and high-order topology in signed directed networks. In particular, we reformulate the representation learning problem on signed directed networks from a variational auto-encoding perspective and further develop a decoupled variational embedding (DVE) method. DVE leverages a specially designed auto-encoder structure to capture both the first-order and high-order topology of signed directed networks, and thus learns more representative node embedding. Extensive experiments are conducted on three widely used real-world datasets. Comprehensive results on both link sign prediction and node recommendation task demonstrate the effectiveness of DVE. Qualitative results and analysis are also given to provide a better understanding of DVE.
• Abstract（参考訳）: 署名付きネットワークのためのノード表現学習は、リンクサイン予測、ノード分類、ノードレコメンデーションなど、多くの現実世界のアプリケーションで注目されている。 問題は、ネットワークの複雑なトポロジー情報を適切にエンコードする方法にある。 近年の研究では,ノードの近接性関係を示す一階ネットワークトポロジーの保存に重点を置いている。 しかし、これらの手法は一般にノードの局所構造を示し、ネットワークトポロジーの本質的特性として機能する高次トポロジーを捉えることができない。 加えて、一階トポロジーでは、存在しないリンクの付加値はほとんど無視される。 本稿では,符号付き有向ネットワークにおける一階と高階のトポロジを同時に捉えることにより,代表ノード埋め込みについてさらに学ぶことを提案する。 特に,符号付き有向ネットワークにおける表現学習問題を変分自己符号化の観点から再構成し,さらにdve(decoupled variational embedded)法を考案する。 DVEは、特別に設計されたオートエンコーダ構造を利用して、署名された有向ネットワークの1次トポロジと高次トポロジの両方をキャプチャし、より代表的なノード埋め込みを学ぶ。 広く使われている3つの実世界のデータセットで広範な実験が行われている。 リンクサイン予測とノードレコメンデーションタスクの総合的な結果は、DVEの有効性を示す。 DVEをよりよく理解するために、定性的な結果と分析も与えられる。

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