リンクの埋め込み表現学習

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タイトル別名
  • Link Embedding Learning Method

抄録

<p>複雑ネットワークは要素（ノード）と要素間の関係性（リンク）を示すデータ構造の一つであり，個体の要素のみに関わらず複雑系全体からの性質の究明に役立つ．ネットワークエンベディングは，ノードやリンク，またはネットワーク自体を高次な隠れ空間に埋め込み，ベクトル表現を学習するタスクである．本研究ではリンクの埋め込み表現学習手法を提案する．まず，ネットワークをハイパーネットワーク方式の辺双対ネットワークに変換することで，リンクをノードに切り替える．次に，ハイパーネットワーク上にスケーラブルなランダムウォークを通してノードのマルチ解像度を持つコンテキストを生成する．最後に，コンテキストからノードの埋め込み表現を自然言語処理の手法で学習する．評価実験として，トイネットワークや生成ネットワークを用いて，埋め込み表現からリンクの構造的特徴の識別度を確認する．更にリンク予測タスクにおいて，従来手法との精度確認を行う．</p>

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