基于超邻接图的异质信息网络表征学习
Computer Engineering（2023）
摘要
异质信息网络往往包含不同类型的节点和关系,丰富的语义信息和复杂的关系对目前异质信息网络的表征学习提出了巨大的挑战.现有多数方法通常使用预定义的元路径来捕获异质的语义信息和结构信息,但成本高、覆盖率低,且不能准确有效地捕获和学习有影响力的高阶邻居节点.提出HIN-HG模型来解决以上问题.HIN-HG通过生成异质信息网络的超邻接图来准确有效地捕获对目标节点有影响力的邻居节点,并使用带有多通道机制的卷积神经网络聚合在不同关系下的不同类型的邻居节点.HIN-HG可以自动地学习不同邻居节点和元路径的权重而无须进行手动指定,同时可以捕获全图范围内和目标节点相似的节点作为高阶邻居,并通过信息传播有效地更新目标节点的表征.在DBLP、ACM和IMDB真实数据集上的实验结果表明,在节点分类任务中,HIN-HG较HAN、GTN、HGSL等前沿的异质信息网络表征学习方法性能更优,Macro-F1和Micro-F1多分类评估指标平均提高5.6和5.7个百分点,提高了节点分类的准确性和有效性.
更多关键词
Heterogeneous Information Network(HIN),meta-path,neighborhood aggregation,representation learning,graph convolution
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