role2vec:“学习基于角色的图嵌入”的可扩展Gensim实现(IJCAI 2018)

上传者: 42125770 | 上传时间: 2022-05-14 17:39:27 | 文件大小: 4.35MB | 文件类型: ZIP
Role2Vec ⠀ ⠀ 基于学习角色的图嵌入的可扩展并行gensim实现(IJCAI 2018) 。 抽象的 随机游走是许多现有网络嵌入方法的核心。 但是,这样的算法由于使用随机游走而具有许多局限性,例如,由于这些方法所产生的特征与顶点身份相关联,因此无法转移到新的节点和图上。 在这项工作中,我们介绍了Role2Vec框架,该框架使用了归因于随机游走的灵活概念,并为泛化现有方法(例如DeepWalk,node2vec和许多利用随机游走的其他方法)奠定了基础。 我们提出的框架使这些方法可以更广泛地应用于转导和归纳学习,以及在具有属性的图上使用(如果可用)。 这是通过学习泛化到新节点和图的功能来实现的。 我们表明,我们提出的框架是有效的,平均AUC改善了16.55%,同时所需的空间比各种图形上的现有方法平均少853倍。 二阶随机游走采样方法取自的参考实现。 该模型现在也可在包中找到。

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