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J-GLOBAL ID：202002266401150645   整理番号：20A0226416

局所ネットワーク埋め込み【JST・京大機械翻訳】

Topical network embedding

著者 (5件)： Shi Min (Department of Computer and Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University, Boca Raton, USA) ,  Tang Yufei (Department of Computer and Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University, Boca Raton, USA) ,  Zhu Xingquan (Department of Computer and Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University, Boca Raton, USA) ,  Liu Jianxun (School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, China) ,  He Haibo (Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Rhode Island, Kingston, USA)
資料名： Data Mining and Knowledge Discovery  (Data Mining and Knowledge Discovery)
巻： 34  号： 1  ページ： 75-100  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1105A  ISSN： 1384-5810  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワーク化データは,トポロジー構造,ノードコンテンツ,および/またはノードラベルなどを含む多面的チャネルからの複雑な情報を含み,そこでは,構造とコンテンツはしばしば相関しているが,必ずしも一貫していない。典型的なシナリオは,論文が同じ内容を持っているのではなく,それらが1つまたは複数の主題を共有するので,論文が他のものによって引用される学術出版物における引用関係である。今日まで,多くのネットワーク埋め込み方式がノードコンテンツを考慮に入れるために存在するが,それらすべては単純なフラット単語/属性集合としてノードコンテンツを考慮して,ノード共有結合はすべての単語または属性に関して依存性を有すると仮定した。本論文では,ノード間のトピックレベル意味相互作用を考慮することが,識別ノード埋込みベクトルを学習するために重要であることを論じた。リンクされたテキストノードの間の対のトピックの関連性をモデル化するために,ノード間の相互作用が共有された潜在的トピック上に構築される局所的なネットワーク埋込みを提案する。従って,ネットワークテキストコンテンツと構造からそれぞれトピックとノード表現を同時に学習するための統一最適化フレームワークを提案した。一方,構造モデリングは,2つのノードが共有された潜在的な話題に関するお互いを推論することができるという原理の下で,条件付きコンテキストとして学習されたトピック表現を取り上げる。3つの実世界データセットに関する実験は,著者らのアプローチが,Coraデータセットに関するミクロ-F1の観点から,最先端の方法に対する4.1%の改善を,著しくより良いネットワーク表現を学習できることを実証した。提案方法のソースコードはGitHubリンクを通して利用可能である。Copyright 2019 The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  相互作用 ,  単語 ,  最適化 ,  *ローカル回線 ,  意味論 ,  *ネットワーク ,  ベクトル ,  チャネル ,  コンテンツ ,  位相幾何学 ,  共有結合
準シソーラス用語： ソースコード ,  ネットワーク化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ネットワーク埋め込み ,  ネットワーク表現 ,  トピックモデル ,  意味論的マイニング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 局所ネットワーク ,  埋め込み