論文の概要: Het-node2vec: second order random walk sampling for heterogeneous multigraphs embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01425v1
• Date: Tue, 5 Jan 2021 09:38:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 11:25:15.950079
• Title: Het-node2vec: second order random walk sampling for heterogeneous multigraphs embedding
• Title（参考訳）: Het-node2vec:不均一多グラフ埋め込みのための2次ランダムウォークサンプリング
• Authors: Giorgio Valentini and Elena Casiraghi and Luca Cappelletti and Vida Ravanmehr and Tommaso Fontana and Justin Reese and Peter Robinson
• Abstract要約: node2vecノード近傍サンプリング法を異種マルチグラフに拡張するアルゴリズムの組を紹介します。 その結果得られたランダムウォークサンプルは、グラフの構造的特徴と異なる種類のノードとエッジのセマンティクスの両方をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0247644265609206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a set of algorithms (Het-node2vec) that extend the original node2vec node-neighborhood sampling method to heterogeneous multigraphs, i.e. networks characterized by multiple types of nodes and edges. The resulting random walk samples capture both the structural characteristics of the graph and the semantics of the different types of nodes and edges. The proposed algorithms can focus their attention on specific node or edge types, allowing accurate representations also for underrepresented types of nodes/edges that are of interest for the prediction problem under investigation. These rich and well-focused representations can boost unsupervised and supervised learning on heterogeneous graphs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ノード近傍サンプリング法を異種マルチグラフに拡張するアルゴリズム(Het-node2vec)を提案する。 複数種類のノードとエッジによって特徴づけられるネットワーク。 その結果得られたランダムウォークサンプルは、グラフの構造的特徴と異なる種類のノードとエッジのセマンティクスの両方をキャプチャする。 提案するアルゴリズムは、特定のノードやエッジタイプに注目して、調査中の予測問題に関心のある未表示のノード/エッジタイプに対する正確な表現を可能にする。 これらの豊かでよく焦点を絞った表現は、異種グラフの教師なしおよび教師なしの学習を促進することができる。

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