論文の概要: Multi-Aspect Temporal Network Embedding: A Mixture of Hawkes Process View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08566v1
• Date: Tue, 18 May 2021 14:50:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 13:54:29.064881
• Title: Multi-Aspect Temporal Network Embedding: A Mixture of Hawkes Process View
• Title（参考訳）: multi-aspect temporal network embedded: a mixed of hawkes process view
• Authors: Yutian Chang and Guannan Liu and Yuan Zuo and Junjie Wu
• Abstract要約: エッジの形成は、時間的影響を含む様々な駆動要因に起因する可能性があると論じる。 本稿では,ホークスに基づく時間的ネットワーク埋め込みモデルを用いて,ネットワークのアスペクト駆動型近傍形成を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.190358900768008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the tremendous research interests in network embedding. Extant works have taken the neighborhood formation as the critical information to reveal the inherent dynamics of network structures, and suggested encoding temporal edge formation sequences to capture the historical influences of neighbors. In this paper, however, we argue that the edge formation can be attributed to a variety of driving factors including the temporal influence, which is better referred to as multiple aspects. As a matter of fact, different node aspects can drive the formation of distinctive neighbors, giving birth to the multi-aspect embedding that relates to but goes beyond a temporal scope. Along this vein, we propose a Mixture of Hawkes-based Temporal Network Embeddings (MHNE) model to capture the aspect-driven neighborhood formation of networks. In MHNE, we encode the multi-aspect embeddings into the mixture of Hawkes processes to gain the advantages in modeling the excitation effects and the latent aspects. Specifically, a graph attention mechanism is used to assign different weights to account for the excitation effects of history events, while a Gumbel-Softmax is plugged in to derive the distribution over the aspects. Extensive experiments on 8 different temporal networks have demonstrated the great performance of the multi-aspect embeddings obtained by MHNE in comparison with the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,ネットワーク組込みの研究が盛んに行われている。 現存する研究は、ネットワーク構造の本質的なダイナミクスを明らかにする重要な情報として地区形成を取り上げ、近隣の歴史的影響を捉えるために、時間的エッジ形成シーケンスの符号化を提案した。 しかし,本稿では,エッジの形成は時間的影響を含む様々な要因に起因しうると論じる。 実のところ、異なるノードの側面は、識別された隣人の形成を駆動し、時間的スコープを超えながら関連するマルチスペクトル埋め込みを生み出します。 そこで本研究では,ホークスに基づく時間的ネットワーク埋め込み(mhne)モデルを用いて,ネットワークのアスペクト駆動近傍形成を捉える手法を提案する。 MHNEでは、複数アスペクトの埋め込みをホークス過程の混合にエンコードし、励起効果と潜伏面をモデル化する利点を得る。 具体的には、履歴イベントの励起効果を考慮して異なる重みを割り当てるためにグラフアテンション機構を使用し、一方、gumbel-softmaxはアスペクト上の分布を導出するために接続される。 8つの異なる時間ネットワークに関する大規模な実験は、MHNEによって得られたマルチアスペクト埋め込みの性能を最先端の手法と比較した。

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