論文の概要: Toward Edge-Centric Network Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05650v1
• Date: Wed, 11 Nov 2020 09:19:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 01:01:14.987870
• Title: Toward Edge-Centric Network Embeddings
• Title（参考訳）: エッジ中心ネットワーク埋め込みに向けて
• Authors: Giuseppe Pirr\`o
• Abstract要約: 本稿では,ノードの埋め込みを直接計算するのではなく,エッジの埋め込みを計算するECNEという手法を提案する。 対象リンク(u,v)がまずノード u と v の間の経路を収集し、その経路に直接エッジを埋め込み、最終的にリンクの存在を予測するためにそれらを集約する、ECNE-LP と呼ばれるリンク予測フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing network embedding approaches tackle the problem of learning low-dimensional node representations. However, networks can also be seen in the light of edges interlinking pairs of nodes. The broad goal of this paper is to introduce edge-centric network embeddings. We present an approach called ECNE, which instead of computing node embeddings directly, computes edge embeddings by relying on the notion of line graph coupled with an edge weighting mechanism to preserve the dynamic of the original graph in the line graph. We also present a link prediction framework called ECNE-LP, which given a target link (u,v) first collects paths between nodes u and v, then directly embeds the edges in these paths, and finally aggregates them toward predicting the existence of a link. We show that both ECNE and ECNE-LP bring benefit wrt the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 既存のネットワーク埋め込みアプローチは、低次元ノード表現の学習の問題に取り組む。 しかし、ネットワークは一対のノードをつなぐエッジの光でも見ることができる。 本論文の目的は,エッジ中心のネットワーク埋め込みの導入である。 本稿では,ノード埋め込みを直接計算する代わりに,線グラフとエッジ重み付け機構を結合した線グラフの概念を用いてエッジ埋め込みを計算し,線グラフの元のグラフのダイナミクスを保存するECNEという手法を提案する。 対象リンク(u,v)がまずノード u と v の間の経路を収集し、その経路に直接エッジを埋め込み、最終的にリンクの存在を予測するためにそれらを集約する、ECNE-LP と呼ばれるリンク予測フレームワークを提案する。 我々はECNEとECNE-LPの両方が、最先端技術に利益をもたらすことを示す。

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