基于重要性采样的异质超网络表示学习

计算机工程页数： 11 2024-08-09

摘要：异质超网络能够建模现实世界中的各种高阶元组关系，表征超网络的异质高阶信息，同时异质超网络具有不同程度的不可分解性，而现有研究方法没有充分考虑高阶元组关系(超边)的不可分解性。针对上述问题，提出一种基于重要性采样的异质超网络表示学习方法HRIS,将紧密高阶元组关系融入超网络表示学习中。首先，该方法提出判断节点的概念，融合不可分解因子与元组相似度改进随机游走对重要节点的采样来捕获超... （共11页）

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