HIN2Vec公司 swMATH ID: 37750 软件作者： 陶洋富、王谦利、甄磊 描述： HIN2Vec:探索异构信息网络中用于表示学习的元路径。本文针对异构信息网络（HIN）提出了一种新的表示学习框架，即HIN2Vec。该框架的核心是一个神经网络模型，也称为HIN2Vec，旨在通过利用节点之间的不同类型的关系来捕获HIN中嵌入的丰富语义。给定HIN中以元路径形式指定的一组关系，HIN2Vec基于一组目标关系联合执行多个预测训练任务，以学习HIN中节点和元路径的潜在向量。除了模型设计之外，还研究了HIN2Vec独有的几个问题，包括元路径向量的正则化、负采样中的节点类型选择以及随机行走中的循环。为了验证我们的想法，我们使用四个大型真实HIN数据集（包括Blogcatalog、Yelp、DBLP和U.S.Patents）来学习节点的潜在向量，并将它们用作这些网络上的多标签节点分类和链接预测应用的特征。实证结果表明，HIN2Vec在网络数据的表征学习方面比最先进的表示学习模型（包括DeepWalk、LINE、node2vec、PTE、HINE和ESim）的表现学习模型要好6.6倍 主页： https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3132847.3132953 源代码： https://github.com/csiesheep/hin2vec 相关软件： metatah2vec;私人电话;节点2vec;DGL公司;PyTorch公司;GraRep公司;DeepWalk公司;单词2vec;ArnetMiner公司;自由基;TensorLog公司;千ProbLog;DeepProbLog（深度探测日志）;gl2vec公司;NLProlog语言;张紧器2传感器;戴纳;DyNet（动态网络）;ProbLog（问题日志）;AS 136标准 引用于： 5文件 全部的 前5名25位作者引用 2 夏，冯 2 张达 1 哈亚特·迪诺·贝德鲁 1 拉斐尔·福涅尔·斯涅霍塔 1 郭，何 1 韩嘉伟 1 侯明亮 1 孔祥杰 1 库泽·埃尔卡，Ondřej 1 罗宾·拉马克-佩林 1 李浩然 1 雷米·普兰 1 佩德罗·拉马西奥蒂·莫拉莱斯 1 任静 1 宋阳秋 1 古斯塔夫·苏雷克 1 莱昂内尔·塔布利埃 1 法比安·塔里桑 1 万良田 1 王晨光 1 肖新如 1 俞朔 1 Zhi elezn，Filip先生 1 张冬雨 1 张明 4篇连载文章中引用 2 计算机科学评论 1 理论计算机科学 1 机器学习 1 数据挖掘与知识发现 在5个字段中引用 4 计算机科学（68至XX） 三 组合数学（05-XX） 2 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学（91-XX） 1 统计学（62-XX） 1 运筹学、数学规划（90-XX） 按年份列出的引文