Incorporação de Rede de Informação Heterogênea Consciente da Estrutura de Relação

A incorporação de rede de informação heterogênea (HIN) visa embutir múltiplos tipos de nós em um espaço de baixa dimensionalidade. Embora a maioria dos métodos existentes de incorporação de HIN considere relações heterogêneas em HINs, eles geralmente empregam um único modelo para todas as relações sem distinção, o que inevitavelmente restringe a capacidade de incorporação da rede. Neste artigo, levamos em consideração as características estruturais das relações heterogêneas e propomos um novo modelo de Incorporação de Rede de Informação Heterogênea Consciente da Estrutura de Relação (RHINE). Ao explorar as redes do mundo real com uma análise matemática minuciosa, apresentamos duas medidas relacionadas à estrutura que podem distinguir consistentemente as relações heterogêneas em duas categorias: Relações de Afilição (ARs) e Relações de Interação (IRs). Para respeitar as características distintas das relações, em nosso RHINE, propomos diferentes modelos especificamente adaptados para lidar com ARs e IRs, que podem capturar melhor as estruturas e semânticas das redes. Por fim, combinamos e otimizamos esses modelos de maneira unificada e elegante. Extensos experimentos em três conjuntos de dados do mundo real demonstram que nosso modelo supera significativamente os métodos de ponta em várias tarefas, incluindo agrupamento de nós, previsão de links e classificação de nós.