基于超边注意力的双边约束超网络表示学习

摘要： 现有的大多数超网络表示学习方法无法有效地捕获超边信息。因此，该文针对上述问题提出一个基于超边注意力的双边约束超网络表示学习方法，该方法首先通过知识表示学习中的平移机制，提出一种超边注意力感知的超路径随机游走算法，以便于在随机游走中保留超网络的高阶元组关系，即超边信息。然后，利用结构派生神经网络模型和高阶元组关系感知模型捕获超网络的节点之间的成对关系和高阶元组关系来分别获得节点表... （共12页）