【微软】最新《异构网络表示学习》综述论文

2020 年 6 月 7 日 专知


表示学习为各种AI领域提供了一种革命性的学习范式。在这个综述中,我们研究和回顾了表示学习的问题,并将重点放在由不同类型的顶点和关系组成的异构网络上。这个问题的目标是自动地将输入异构网络中的对象(最常见的是顶点)投射到潜在的嵌入空间中,这样网络的结构和关系属性就可以被编码和保存。嵌入(表示)可以被用作机器学习算法处理相应网络任务的特性。要学习表达性嵌入,目前的研究进展可以分为两大类: 浅层嵌入学习和图神经网络。经过对现有文献的彻底审查,我们确定了几个关键的挑战,仍然没有解决,并讨论未来的方向。最后,我们构建了异构图Benchmark,以促进对这个快速发展的课题的开放研究。


http://web.cs.ucla.edu/~yzsun/Publications.htm



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在计算机网络中,异构网络是一种连接计算机和其他设备的网络,其中操作系统和协议有显著差异。例如,将基于微软Windows和Linux的个人计算机与苹果Macintosh计算机连接起来的局域网(LANs)是异构的。异构网络也被用于使用不同接入技术的无线网络中。例如,通过无线局域网提供服务并在切换到蜂窝网络时能够维持服务的无线网络称为无线异构网络。
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