Network embedding methodologies, which learn a distributed vector representation for each vertex in a network, have attracted considerable interest in recent years. Existing works have demonstrated that vertex representation learned through an embedding method provides superior performance in many real-world applications, such as node classification, link prediction, and community detection. However, most of the existing methods for network embedding only utilize topological information of a vertex, ignoring a rich set of nodal attributes (such as, user profiles of an online social network, or textual contents of a citation network), which is abundant in all real-life networks. A joint network embedding that takes into account both attributional and relational information entails a complete network information and could further enrich the learned vector representations. In this work, we present Neural-Brane, a novel Neural Bayesian Personalized Ranking based Attributed Network Embedding. For a given network, Neural-Brane extracts latent feature representation of its vertices using a designed neural network model that unifies network topological information and nodal attributes; Besides, it utilizes Bayesian personalized ranking objective, which exploits the proximity ordering between a similar node-pair and a dissimilar node-pair. We evaluate the quality of vertex embedding produced by Neural-Brane by solving the node classification and clustering tasks on four real-world datasets. Experimental results demonstrate the superiority of our proposed method over the state-of-the-art existing methods.


翻译:网络嵌入方法学习了网络中每个顶端的分布矢量代表,近年来引起了相当大的兴趣; 现有工作表明,通过嵌入方法所学的顶端代表制在许多真实世界应用中提供了优异的性能,例如节点分类、链接预测和社区检测。 然而,大多数现有的网络嵌入方法仅使用顶端的地形信息,忽视了丰富的节点属性(例如在线社交网络的用户概况或引用网络的文字内容),它丰富了所有真实生活的网络; 一个考虑到归属和关系信息的联合网络,包含完整的网络信息,并可能进一步丰富学习过的矢量代表制。 在这项工作中,我们介绍Neural-Brane, 一种新型的Neural-Bayesian个性分级网络嵌入。 对于一个给定的网络,Neural-Brane 提取其脊椎的潜在特征代表制,使用一个设计好的神经网络网络模型,将网络的表层信息与节点属性统一起来; 此外,它利用Bayesandrode 个人级排序目标, 利用了我们现有的直径直位级排序方法,从而测量了我们现有四级分类的近地标定了当前不相等的排序。

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