多元图融合的异构信息网嵌入

基于元结构(如元路径或元图)的网络嵌入方法,能够有效地利用异构网络结构.但与元路径相比,元图能够捕获更加复杂的结构信息,更能提升异构信息网中相似节点匹配的准确性.然而,现有的基于元图的嵌入方法具有如下局限:大多由专家指定元图类型,在大型复杂网络的应用环境中并不适用;虽然融合了多个元图进行嵌入,但并未考虑元图权重的差异性;部分模型利用用户的期望语义关系生成可以保留特定语义的元图组合,但这类模型过分依赖元图选择和用于监督学习的样本,缺乏通用性.基于此,提出一种多元图融合的异构网络嵌入方法,该方法包括2部分:第1部分是元图发现,目的是挖掘代表当前网络结构和语义特征的重要元图;第2部分是基于多元图融合的节点嵌入,主要内容是提出了一种基于元图的通用节点相似度度量方法,同时利用神经网络嵌入节点的元图特征.实验结果表明,与其他网络嵌入方法相比,提出的方法具有较高的准确性和效率.