基于霍克斯过程的动态异质网络表征学习方法
现有的异质网络表征学习方法主要关注静态网络，忽略了时间属性对节点表示的重要影响。然而，真实的异质信息网络极具动态性，节点和边的微小变化都可能影响整个结构和语义。鉴于此，提出了基于霍克斯过程的动态异质网络表征学习方法。首先，利用关系旋转编码方式和注意力机制，学习相邻节点的注意力系数，获得节点的向量表示。其次，学习不同元路径的最优加权组合以更好捕获网络的结构和语义信息。最后，基于时间衰减效应，通过邻域形成序列将时间特征引入节点表示中，得到节点的最终嵌入表示。在多种基准数据集上的实验结果表明，所提方法在性能上显著优于对比模型。在节点分类任务中，Macro-F1平均提高了0.15%～3.45%，在节点...
| Κύριος συγγραφέας: | |
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| Μορφή: | Άρθρο |
| Γλώσσα: | zho |
| Έκδοση: |
Beijing Xintong Media Co., Ltd
2024-08-01
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| Σειρά: | Dianxin kexue |
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | http://www.telecomsci.com/thesisDetails#10.11959/j.issn.1000-0801.2024195&lang=zh |