論文の概要: GAHNE: Graph-Aggregated Heterogeneous Network Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12517v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 07:11:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:04:41.429416
• Title: GAHNE: Graph-Aggregated Heterogeneous Network Embedding
• Title（参考訳）: GAHNE: グラフ集約型不均一ネットワーク埋め込み
• Authors: Xiaohe Li, Lijie Wen, Chen Qian, Jianmin Wang
• Abstract要約: 異種ネットワーク埋め込みは、ノードを低次元ベクトルに埋め込み、異種ネットワークの豊富な本質的な情報を捕捉することを目的としている。 既存のモデルは、手動でメタパスを設計するか、異なるセマンティクス間の相互効果を無視するか、あるいはグローバルネットワークからの情報のいくつかの側面を省略する。 GAHNEモデルでは、異なる単一タイプのサブネットワークからのセマンティック表現を集約する機構を開発し、グローバル情報を最終埋め込みに融合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.44836376873812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The real-world networks often compose of different types of nodes and edges with rich semantics, widely known as heterogeneous information network (HIN). Heterogeneous network embedding aims to embed nodes into low-dimensional vectors which capture rich intrinsic information of heterogeneous networks. However, existing models either depend on manually designing meta-paths, ignore mutual effects between different semantics, or omit some aspects of information from global networks. To address these limitations, we propose a novel Graph-Aggregated Heterogeneous Network Embedding (GAHNE), which is designed to extract the semantics of HINs as comprehensively as possible to improve the results of downstream tasks based on graph convolutional neural networks. In GAHNE model, we develop several mechanisms that can aggregate semantic representations from different single-type sub-networks as well as fuse the global information into final embeddings. Extensive experiments on three real-world HIN datasets show that our proposed model consistently outperforms the existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のネットワークは、異種情報ネットワーク(hin)として広く知られる、異なる種類のノードとエッジで構成されることが多い。 不均質なネットワーク埋め込みは、ノードを低次元ベクトルに埋め込むことを目的としており、不均質なネットワークの豊富な固有情報を取得する。 しかしながら、既存のモデルは、手動でメタパスを設計するか、異なる意味論間の相互効果を無視するか、あるいはグローバルネットワークからの情報のいくつかの側面を省略する。 これらの制約に対処するために,HINのセマンティクスを可能な限り包括的に抽出し,グラフ畳み込みニューラルネットワークに基づく下流タスクの結果を改善するための新しいグラフ集約異種ネットワーク埋め込み(GAHNE)を提案する。 GAHNEモデルでは、異なる単一タイプのサブネットワークからのセマンティック表現を集約する機構を開発し、グローバル情報を最終埋め込みに融合させる。 3つの実世界のHINデータセットに対する大規模な実験により、提案したモデルが既存の最先端手法よりも一貫して優れていることが示された。

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