基于元图的异质信息网络谱嵌入：方法、分析与见解

在本工作中，我们提出研究不同元图（meta-graph）的效用，以及如何以无监督方式同时利用多个元图进行HIN（异质信息网络）嵌入。受同质网络尤其是谱图理论的大量研究启发，我们首先对不同HIN上不同元图的谱与嵌入质量进行系统的实证研究，从而得到一种高效的元图评估方法。它还有助于我们获得关于HIN高阶组织的宝贵见解，并指出选择有用嵌入维度的实用方法。进一步，我们通过从数学几何推理来探索组合多个元图以捕获HIN中多维语义的挑战，并得到一种带$\ell_{2,1}$损失的自动编码器嵌入压缩方法，该方法以端到端无监督方式找到信息量最大的元图与嵌入。最后，实证分析提出了一个统一工作流，以缩小我们的元图评估与组合方法之间的差距。据我们所知，这是首个针对元图及其组合的效用（尤其是关于HIN嵌入）提供丰富理论与实证分析的研究工作。在多个真实世界HIN上与各种最先进的基于神经网络的嵌入方法进行的广泛实验比较，证明了我们的框架在寻找有用元图与生成高质量HIN嵌入方面的有效性与高效性。