基于图卷积的异质网络节点分类方法

图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战：如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous network node classification framework, HNNCF),包括异质网络约简和图卷积节点分类,解决异质网络节点分类问题.通过设计转换规则约简异质网络,将异质网络化简为语义化同质网络,利用节点间的关系表示保留异质网络多语义信息,降低网络结构建模复杂度;基于消息传递框架设计图卷积节点分类方法,在语义化同质网络上学习无1-sum约束的邻居权重等网络结构信息,深入挖掘关系语义特征,发现不同连接关系和邻居语义提取的差异性,生成节点的异质语义表示用于节点分类,识别节点类别标签.在3个公开的节点分类数据集上进行了实验,结果表明HNNCF能够充分利用异质网络多种语义信息,有效学习邻居节点权重等网络结构信息,提升节点分类效果.     

基于深度学习的异质信息网络表示学习方法综述

万物依存而在，现实世界中的实体之间存在着各种不同的关联关系，如人与人之间的关系可以构成社交网络，学者通过共同发表论文、引用文献构成引文网络。同质网络将节点和边抽象为单一类型，但是这会造成大量的信息丢失。为了更大程度地保证信息的完整性和丰富性，有研究者提出了异质信息网络的概念，即包含多种类型节点和边的网络模式。将异质信息网络中的拓扑结构和语义信息嵌入到低维向量空间中，下游任务能够利用异质信息网络中的丰富信息进行机器学习或数据挖掘任务。文中总结了近年来基于深度学习模型的异质信息网络表示学习方法的研究成果，同时聚焦两类关键问题——异质信息网络语义自动提取和动态异质信息网络的表示学习方法，列举了异质信息网络表示学习新的应用场景，并展望了异质信息网络的未来发展趋势。     

基于融合元路径图卷积的异质网络表示学习

近年来,网络表示学习(Network Representation Learning,NRL)作为一种在低维空间中表示节点来分析异质信息网络(Heterogeneous Information Networks,HIN)的有效方法受到越来越多的关注。基于随机游走的方法是目前网络表示学习常用的方法,然而这些方法大多基于浅层神经网络,难以捕获异质网络结构信息。图卷积神经网络(Gragh Convolutional Network,GCN)是一种流行的能对图进行深度学习的方法,能够更好地利用网络拓扑结构,但目前的GCN设计针对的是同质信息网络,忽略了网络中丰富的语义信息。为了有效地挖掘异质信息网络中的语义信息和高度非线性的网络结构信息,进而提高网络表示的效果,文中提出了一种基于融合元路径的图卷积异质网络表示学习算法(MG2vec)。该算法首先通过基于元路径的关联度量方法来获取异质信息网络中丰富的语义信息;然后采用图卷积神经网络进行深度学习,捕捉节点和邻居节点的特征,弥补浅层模型捕捉网络结构信息能力不足的缺陷,从而实现将丰富的语义信息和结构信息更好地融入低维的节点表示中。在数据集DBLP和IM...     

面向异质变分超图自动编码器的超边链接预测模型

如何采用超边建模网络数据中的多元关联关系,实现潜在超边链接关系的预测具有重要的现实意义。现有方法主要集中于研究具有成对关系的网络数据,然而,直接将现有的链接预测方法用于超图网络中的超边链接预测具有一定的局限性。因此,提出基于异质变分超图自动编码器的超边链接预测模型(heterogeneous variational hypergraph autoencoder,HVGAE)。首先,利用超图卷积实现变分超图自动编码器,将超图网络数据转换成一种低维空间表示;其次,加入节点近邻度函数,最大程度地保留其结构信息,从而构建异质超图网络超边链接预测模型。针对三种不同类型的超图网络进行实验,结果表明相比其他的基准方法,HVGAE模型获得了较好的预测结果,说明其能够较好地解决超图网络中的超边链接预测问题。     

自注意力超图池化网络

近年来,将卷积神经网络推广到图数据上的图卷积神经网络引起了广泛关注,主要包括重新定义图的卷积和池化操作.由于图数据只能表达二元关系的局限性,使其在实际应用中表现欠佳.相比之下,超图能够捕获数据的高阶相关性,利用其灵活的超边易于处理复杂的数据表示.然而,现有的超图卷积神经网络还不够成熟,目前尚无有效的超图池化操作.因此,提出了带有自注意机制的超图池化网络,使用超图结构建模,通过引入自注意力的超图卷积操作学习带有高阶数据信息的节点隐藏层特征,再经过超图池化操作选择并保留在结构和内容上的重要节点,进而得到更准确的超图表示.在文本分类、菜肴分类和蛋白质分类任务上的实验结果表明:与目前多种主流方法相比,该方法均取得了更好的效果.     

基于生成对抗网络和元路径的异质网络表示学习

现实世界中的信息网络大多为异质信息网络,旨在表示低维空间中节点数据的网络表示方法已普遍用于分析异质信息网络,从而有效融合异质网络中丰富的语义信息和结构信息.但是现有的异质网络表示方法通常采用负采样从网络中随机选择节点,并且对节点和边的异质性学习能力不足.受生成式对抗网络和元路径的启发,文中提出了一种新型的异质网络表示方...     

基于元图卷积的异质网络嵌入学习算法

异质网络嵌入是将异质网络中丰富的结构和语义信息嵌入到低维的节点表示中.图卷积网络是处理网络数据的一种有效方法,当前也被用于研究异质网络的多类型节点和多维关系的表示问题,现有的图卷积网络模型主要采用元路径来表示不同类型节点间的一种语义关系.然而,孤立的单条元路径无法准确地反映节点间的复杂语义,即不能充分利用节点间存在的多种高阶间接语义关系.针对上述问题,提出了一种基于元图卷积的异质网络嵌入学习算法MGCN(meta-graph convolutional network),包括基于元图的异构邻接矩阵计算以及学习节点的嵌入表示2个阶段,基于元图的异构邻接矩阵设计了融合多条元路径上的不同语义的计算方法,能够挖掘节点间的高阶间接关系,通过异构邻接矩阵的计算,能够聚合节点邻域特征为统一模式,此种卷积学习降低了图卷积方法的嵌入维数,从而减少了计算时间.在2个公开的异质网络数据集上进行社会计算基础研究任务的实验表明,MGCN在节点分类、聚类任务上比基线模型有更好的性能且需更少的训练时间.     

异质信息网络分析与应用综述

实际系统往往由大量类型各异、彼此交互的组件构成.目前,大多数工作将这些交互系统建模为同质信息网络,并未考虑不同类型对象的复杂异质交互关系,因而造成大量信息损失.近年来,越来越多的研究者将这些交互数据建模为由不同类型节点和边构成的异质信息网络,从而利用网络中全面的结构信息和丰富的语义信息进行更精准的知识发现.特别是随着大...     

基于线-超图神经网络的阿尔兹海默症分类

在阿尔兹海默症分类问题中,超图神经网络可以从被试间的超图关系中提取特征,在表示学习复杂图结构方面具有很好的优势,但大多数模型都直接或间接地将超图所表示的被试间的高阶复杂关系分解,转化为简单的二元关系进行特征学习,没有有效利用超边的高阶信息,因此提出了基于线-超图神经网络(line-hypergraph neural network, L-HGNN)的阿尔兹海默症分类模型,该模型利用稀疏线性回归表征被试间多元相关性,借助超图和线图的转换在神经网络模型中实现节点的高阶邻域信息传递和超边整体结构特征学习,同时,结合注意力机制生成更具区分性的节点嵌入,进而用于阿尔兹海默症的辅助诊断.在ADNI数据上与常用的两种方法比较,实验结果表明,该方法能有效提高分类准确率,在阿尔兹海默症早期诊断上具有重要的应用价值.     

基于动态投影嵌入的多维异质网络可视化研究

异质网络是包含多种类型节点和边的复杂信息网络,因此异质网络的可视化通常涉及异质信息的有效处理与可视技术,传统的网络可视化技术对于异质网络可视化来说布局效果混乱、异质信息难以体现。为此提出一种基于动态投影嵌入的多维度异质网络可视化方法。该方法从异质网络的表示学习方法入手,提出动态投影嵌入模型来学习异质网络的节点表示,在此基础上,提出了多维度（空间）的可视化方法,将异质网络节点根据不同属性映射至不同关系空间中进行可视化分析,从而挖掘出潜在的语义信息。实验结果表明,提出的方法不仅使异质网络表示学习的评价指标（MRR）提升了10%,而且从多维度（空间）对异质网络进行可视化,有效地展示和挖掘了网络中的异质信息与潜在语义信息。