【GNN综述_2020_8】Heterogeneous Network Representation Learning: ...

Heterogeneous Network Representation Learning: A Unified Framework with Survey and Benchmark 由于现实世界中的对象及其交互通常是多模态和多类型的，因此异构网络被广泛用作传统同构网络（图）的更强大、更真实和更通用的超类。同时，表征学习（又称嵌入）最近得到了广泛的研究，并被证明对各种网络挖掘和分析任务是有效的。在这项工作中，我们的目标是提供一个统一的框架，以深入总结和评估现有的异构网络嵌入（HNE）研究，包括但不限于一般的调查。由于已经有了大量的HNE算法，作为这项工作的第一个贡献，我们提供了一个通用的范例，用于系统地分类和分析各种现有HNE算法的优点。此外，现有的HNE算法虽然大多声称是通用的，但通常在不同的数据集上进行评估。由于HNE的应用优势，这种间接比较在很大程度上阻碍了将改进的任务性能正确地归因于有效的数据预处理和新颖的技术设计，特别是考虑到从实际应用数据构建异构网络的各种可能方式。因此，作为第二项贡献，我们从不同来源创建了四个基准数据集，这些数据集具有关于规模、结构、属性/标签可用性等的各种属性，以方便和公平地评估HNE算法。作为第三个贡献，我们仔细地重构和修改了实现，为13种流行的HNE算法创建了友好的界面，并在多个任务和实验设置中对它们进行了全面的比较。