随机性对节点嵌入稳定性的影响
机器学习
2025-03-05 v1 社会与信息网络
机器学习
摘要
我们系统评估了最先进的节点嵌入算法因随机性（即在相同算法和图下其结果随机变化）导致的（不）稳定性。我们将五种节点嵌入算法——HOPE、LINE、node2vec、SDNE 和 GraphSAGE——应用于合成图与经验图，并从 (i) 嵌入空间的几何结构以及 (ii) 其在下游任务中的表现两方面评估它们在随机性下的稳定性。我们发现嵌入空间几何结构存在显著的不稳定性，且与节点的中心性无关。在下游任务评估中，我们发现节点分类的准确率似乎不受随机种子影响，而节点的实际分类结果可能显著变化。这表明在使用节点嵌入时需要考量不稳定性效应。我们的工作对于关注节点嵌入方法有效性、可靠性和可复现性的研究人员与工程师具有参考意义。
引用
@article{arxiv.2005.10039,
title = {The Effects of Randomness on the Stability of Node Embeddings},
author = {Tobias Schumacher and Hinrikus Wolf and Martin Ritzert and Florian Lemmerich and Jan Bachmann and Florian Frantzen and Max Klabunde and Martin Grohe and Markus Strohmaier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.10039},
year = {2025}
}