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J-GLOBAL ID：202002217582345174   整理番号：20A2503877

CRWMS:制約付きランダムウォークと混合スキップグラムに基づく二分ネットワーク埋込み【JST・京大機械翻訳】

CRWMS: Bipartite Network Embedding based on Constrained Random Walk and Mixed-Skipgram

著者 (6件)： Ye Yaling (Jiangsu Provincial Key Laboratory of E-Business, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing, China) ,  Ma Lina (WinGin Business-Intelligence Academy Nanjing Co., Ltd, Nanjing, China) ,  Zhang Xia (School of Artificial Intelligence, Nanjing Vocational College of Information Technol ogy, Nanjing, China) ,  Ni Qixuan (Jiangsu Provincial Key Laboratory of E-Business, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing, China) ,  Wang Yuyao (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Bu Zhan (Jiangsu Provincial Key Laboratory of E-Business, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1642  号： 1  ページ： 012006 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 二部ネットワークは,推薦システムにおける基本的な表現モデルであり,そこでは,明示的リンク(例えば,ユーザ-項目評価情報を表す)は,異種ノード(例えば,ユーザとアイテム)の間にのみ存在する。ほとんどの伝統的二分ネットワーク埋込み方式は,明示的ネットワーク構造を考慮するだけであるが,意味関係と評価情報を無視する。この欠陥を解決するため,制約付きランダムウォークと混合Skipgram(CRWMS)に基づく新しい二部ネットワーク埋込みアプローチを設計した。特に,混合局所サンプリングシーケンスを生成する制約付きランダムウォーク戦略を提案し,さらに明示的および暗黙的構造情報の両方を保存するために分割操作を採用した。さらに,明示的および陰的構造シーケンスの共同訓練を通してノード表現ベクトルを識別するための,新規で効果的な混合スキーグラムモデルを提案した。CRWMSを3つの実世界二分ネットワーク上で5つの最先端のネットワーク埋込み法と比較した。実験は,著者らのアプローチがエッジ分類,エッジクラスタリング,推薦およびリンク再構成タスクにおける性能を改善することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *ネットワーク ,  クラスタ化 ,  ネットワーク構造 ,  再構成 ,  *酔歩
準シソーラス用語： 推奨システム ,  二部構成ネットワーク ,  共同訓練 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  ランダムウォーク ,  埋込み