【摘 要】
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利用网络表示学习方法高效的分析和挖掘大规模异质信息网络已经引起了广泛关注。由于考虑了节点与边的类型信息,异质信息网络携带的丰富的语义和结构信息,可以很大程度的优化网络分析和下游任务,但是如何充分利用这些信息则成为一个特殊挑战。传统的异质信息网络表示学习通过元路径引导的随机游走产生节点序列,并利用神经语言模型进行表示学习。虽然上述方法可以取得很好的效果,但仍旧是采用非常传统的Skip-Gram神经语
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利用网络表示学习方法高效的分析和挖掘大规模异质信息网络已经引起了广泛关注。由于考虑了节点与边的类型信息,异质信息网络携带的丰富的语义和结构信息,可以很大程度的优化网络分析和下游任务,但是如何充分利用这些信息则成为一个特殊挑战。传统的异质信息网络表示学习通过元路径引导的随机游走产生节点序列,并利用神经语言模型进行表示学习。虽然上述方法可以取得很好的效果,但仍旧是采用非常传统的Skip-Gram神经语言模型,并没有针对节点序列本身具有的特性进行学习。鉴于当前双向循环神经网络针对序列数据处理体现出的独特性优势,论文将其作为基准模型,对异质信息网络表示学习进行研究,并提出了基于循环神经网络的异质信息网络表示模型RL4HIN。论文首先讨论了信息网络中间接邻居间存在的潜在依赖,并通过间隔依赖策略实现对依赖信息的捕获;其次对双向循环神经网络中前后向层对于保留异质信息网络中语义信息的不同能力进行了进一步研究,并利用带权重损失函数权衡前后向层在网络表示学习场景下所体现出的学习能力差异;最后考虑信息网络具有天然的图结构特性,论文借鉴图卷积神经网络思想进行信息传递与聚集。论文在两个大规模的真实文献网络数据集上,通过多标签节点分类、网络可视化,以及可扩展性分析、参数敏感性分析等论述证明了RL4HIN模型优于现存的大多数优秀的网络表示学习方法,且对于大规模信息网络具有良好的适应性。
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