【摘要】：真實世界中無論多么復(fù)雜的系統(tǒng)通常都可以用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示,比如學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)等。這些復(fù)雜系統(tǒng)往往包含復(fù)雜多樣的信息,由其生成的網(wǎng)絡(luò)通常為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入研究的是如何結(jié)合異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中多種信息,學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)、邊或者網(wǎng)絡(luò)自身的特征向量。在本文中,異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的多種多樣的信息被認(rèn)為是多個上下文環(huán)境。例如在一個社交網(wǎng)絡(luò)中,用戶的上下文環(huán)境可以是好友關(guān)系、性別年齡等自身屬性和發(fā)表的言論等。如今,來自互聯(lián)網(wǎng)的龐大數(shù)據(jù)量和繁多的上下文環(huán)境給基于上下文的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入帶了很大的挑戰(zhàn)。其中一個主要的技術(shù)難題是同時訓(xùn)練來自異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的多個上下文空間和嵌入空間非常困難,容易出現(xiàn)上下文相互干擾而影響模型的收斂。在這樣的背景環(huán)境下,本文主要研究基于上下文的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入方法,設(shè)法解決多個上下文的訓(xùn)練問題。本文利用預(yù)訓(xùn)練上下文的方法簡化了模型,使模型的收斂速度極大的提高。本文采用邊采樣方法并為不同類型的邊設(shè)置不同的學(xué)習(xí)率來替代元路徑采樣,既避免了元路徑設(shè)計的難題又提高了采樣的效率。除此之外,本文還引入了一些新的技術(shù)優(yōu)化基于上下文嵌入模型。一方面引入半監(jiān)督分類損失優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù)。另一方面利用圖卷積模型學(xué)習(xí)更高級的上下文向量和嵌入向量。同時,本文還改進(jìn)了圖卷積模型以提高訓(xùn)練速度。經(jīng)過實驗證明,預(yù)訓(xùn)練上下文和邊采樣能夠顯著的提高模型收斂速度和采樣速度;半監(jiān)督分類損失優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的實驗中,得到的嵌入空間內(nèi)同類節(jié)點(diǎn)相互靠近,非同類節(jié)點(diǎn)相互遠(yuǎn)離,聚類性質(zhì)很強(qiáng),更加適合目標(biāo)任務(wù);在改進(jìn)的圖卷積模型實驗中,模型能在保持性能的前提下,顯著提高計算效率。
【圖文】：

言主要介紹目前主流的網(wǎng)絡(luò)嵌入模型和部分表征學(xué)習(xí)相關(guān)的方法與要的介紹網(wǎng)絡(luò)嵌入的概念；然后分別根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的類型、訓(xùn)練的損模型對已有的嵌入模型進(jìn)行了分類總結(jié)；接下來詳細(xì)介紹了一些理和實現(xiàn)細(xì)節(jié)；最后介紹了多上下的概念與基于上下文的網(wǎng)絡(luò)嵌內(nèi)容為本文后續(xù)章節(jié)提供理論依據(jù)和前提。絡(luò)嵌入介紹與方法概述的網(wǎng)絡(luò)通常用一個鄰接矩陣存儲，然后利用矩陣分析的方法進(jìn)行而，現(xiàn)實中網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷增長，網(wǎng)絡(luò)的稀疏性也以幾何速度爆漲計算效率上遇到了嚴(yán)峻的考驗。目前，更可靠的做法是對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)嵌入，就是對網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)（或者邊）學(xué)習(xí)一個低維的稱為網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)。這種低維向量學(xué)習(xí)到了網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在特征，可于不同的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中，如網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分類、鏈路預(yù)測以及網(wǎng)。圖 2-1 展示了一個網(wǎng)絡(luò)嵌入和與其應(yīng)用的實例。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文則涉及復(fù)雜多樣的節(jié)點(diǎn)和邊，如社交網(wǎng)絡(luò)、生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)模型能否對異絡(luò)進(jìn)行嵌入，可以將網(wǎng)絡(luò)嵌入模型分成異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入模型和同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入。圖 2-2 所展示的是一個異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，，其中包含了用戶節(jié)點(diǎn)、歌曲節(jié)點(diǎn)、電點(diǎn)與其點(diǎn)播關(guān)系等。如下圖 2 所示，圖 2（a）為用戶社交關(guān)系的同構(gòu)圖 2（b）為包含 3 種節(jié)點(diǎn)和 3 種關(guān)系邊的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O157.5

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