基于上下文的异构网络嵌入模型

发布时间：2020-03-28 22:32

【摘要】：真实世界中无论多么复杂的系统通常都可以用网络结构表示,比如学术网络、社交网络等。这些复杂系统往往包含复杂多样的信息,由其生成的网络通常为异构网络。异构网络嵌入研究的是如何结合异构网络中多种信息,学习网络中节点、边或者网络自身的特征向量。在本文中,异构网络的多种多样的信息被认为是多个上下文环境。例如在一个社交网络中,用户的上下文环境可以是好友关系、性别年龄等自身属性和发表的言论等。如今,来自互联网的庞大数据量和繁多的上下文环境给基于上下文的异构网络嵌入带了很大的挑战。其中一个主要的技术难题是同时训练来自异构网络的多个上下文空间和嵌入空间非常困难,容易出现上下文相互干扰而影响模型的收敛。在这样的背景环境下,本文主要研究基于上下文的异构网络嵌入方法,设法解决多个上下文的训练问题。本文利用预训练上下文的方法简化了模型,使模型的收敛速度极大的提高。本文采用边采样方法并为不同类型的边设置不同的学习率来替代元路径采样,既避免了元路径设计的难题又提高了采样的效率。除此之外,本文还引入了一些新的技术优化基于上下文嵌入模型。一方面引入半监督分类损失优化模型目标函数。另一方面利用图卷积模型学习更高级的上下文向量和嵌入向量。同时,本文还改进了图卷积模型以提高训练速度。经过实验证明,预训练上下文和边采样能够显著的提高模型收敛速度和采样速度;半监督分类损失优化目标函数的实验中,得到的嵌入空间内同类节点相互靠近,非同类节点相互远离,聚类性质很强,更加适合目标任务;在改进的图卷积模型实验中,模型能在保持性能的前提下,显著提高计算效率。
【图文】：

言主要介绍目前主流的网络嵌入模型和部分表征学习相关的方法与要的介绍网络嵌入的概念；然后分别根据网络的类型、训练的损模型对已有的嵌入模型进行了分类总结；接下来详细介绍了一些理和实现细节；最后介绍了多上下的概念与基于上下文的网络嵌内容为本文后续章节提供理论依据和前提。络嵌入介绍与方法概述的网络通常用一个邻接矩阵存储，然后利用矩阵分析的方法进行而，现实中网络规模不断增长，网络的稀疏性也以几何速度爆涨计算效率上遇到了严峻的考验。目前，更可靠的做法是对网络进网络的节点嵌入，就是对网络的节点（或者边）学习一个低维的称为网络表征学习。这种低维向量学习到了网络的内在特征，可于不同的数据挖掘任务中，如网络的节点分类、链路预测以及网。图 2-1 展示了一个网络嵌入和与其应用的实例。

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文则涉及复杂多样的节点和边，如社交网络、生态网络。根据模型能否对异络进行嵌入，可以将网络嵌入模型分成异构网络嵌入模型和同构网络嵌入。图 2-2 所展示的是一个异构网络，，其中包含了用户节点、歌曲节点、电点与其点播关系等。如下图 2 所示，图 2（a）为用户社交关系的同构图 2（b）为包含 3 种节点和 3 种关系边的异构网络。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O157.5

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