論文の概要: An unsupervised cluster-level based method for learning node representations of heterogeneous graphs in scientific papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16751v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 02:13:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 13:51:57.885149
• Title: An unsupervised cluster-level based method for learning node representations of heterogeneous graphs in scientific papers
• Title（参考訳）: 科学論文における不均一グラフのノード表現学習のための教師なしクラスタベース手法
• Authors: Jie Song and Meiyu Liang and Zhe Xue and Junping Du and Kou Feifei
• Abstract要約: 本稿では、クラスタレベルの非教師付き科学論文ヘテロジニアスグラフノード表現学習法(UCHL)を提案する。 ヘテロジニアスグラフ表現に基づいて、不均一グラフ全体のリンク予測を行い、ノードのエッジ、すなわち論文と論文の関係を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.019656763017004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning knowledge representation of scientific paper data is a problem to be solved, and how to learn the representation of paper nodes in scientific paper heterogeneous network is the core to solve this problem. This paper proposes an unsupervised cluster-level scientific paper heterogeneous graph node representation learning method (UCHL), aiming at obtaining the representation of nodes (authors, institutions, papers, etc.) in the heterogeneous graph of scientific papers. Based on the heterogeneous graph representation, this paper performs link prediction on the entire heterogeneous graph and obtains the relationship between the edges of the nodes, that is, the relationship between papers and papers. Experiments results show that the proposed method achieves excellent performance on multiple evaluation metrics on real scientific paper datasets.
• Abstract（参考訳）: 学術論文データの知識表現を学習することは解決すべき問題であり、学術論文の不均一ネットワークにおける論文ノードの表現をいかに学習するかがこの問題の解決の核となる。 本稿では,ノードの表現(著者,機関,論文など)を学術論文の異種グラフで取得することを目的とした,教師なしクラスタレベルの科学論文ヘテロジニアスグラフノード表現学習法(UCHL)を提案する。 本稿では,不均質グラフの表現に基づいて,不均質グラフ全体のリンク予測を行い,ノードのエッジ,すなわち論文と論文の関係を求める。 実験の結果,提案手法は実科学論文のデータセット上で,複数の評価指標に対して優れた性能を発揮することがわかった。

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