异质信息网络上的无监督元路径约简
社会与信息网络
2018-11-13 v2 物理与社会
摘要
异质信息网络（HIN）因其在多种数据挖掘任务中的广泛适用性而备受关注，尤其是涉及多类型对象的任务。可从异质网络中提取数量潜在的庞大元路径，提供丰富的语义知识。尽管可定义多种元路径，但过多元路径是冗余的。减少元路径数量可提升有效性，因为某些冗余元路径会给任务带来干扰性关联。此外，约简后的元路径能反映异质网络的特征。先前的研究试图在监督信息指导下减少元路径数量。然而，监督信息代价高昂且未必总可获得。本文提出一种新算法SPMR（语义保持元路径约简），在无监督设定下对一组预定义元路径进行约简。所提方法能够评估一组元路径，使约简后在最大程度上保持原始元路径的语义。实验结果表明，SPMR能选出简洁的元路径子集，以更少的元路径取得相当甚至更优的性能。
引用
@article{arxiv.1810.12503,
title = {Unsupervised Meta-path Reduction on Heterogeneous Information Networks},
author = {Xiaokai Wei and Zhiwei Liu and Lichao Sun and Philip S. Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.12503},
year = {2018}
}