【摘 要】
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网络分析在实际中得到了广泛的应用。然而,现有的方法主要关注于单类型节点/边的同质网络,许多真实世界的网络由多种类型的节点和关系组成,因此同质网络分析方法不能很好地处理这种网络。此外,现有的网络分析方法往往存在计算量大的问题,需要一种低维的节点表示来提高网络分析任务的效率及效果。针对以上问题,本文围绕异质网络表示学习主要研究工作如下:首先,提出了融合key节点类结构的异质信息网络表示学习模型（KNC
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网络分析在实际中得到了广泛的应用。然而,现有的方法主要关注于单类型节点/边的同质网络,许多真实世界的网络由多种类型的节点和关系组成,因此同质网络分析方法不能很好地处理这种网络。此外,现有的网络分析方法往往存在计算量大的问题,需要一种低维的节点表示来提高网络分析任务的效率及效果。针对以上问题,本文围绕异质网络表示学习主要研究工作如下:首先,提出了融合key节点类结构的异质信息网络表示学习模型（KNCA）。该模型使用基于元路径的随机游走捕获网络的结构及语义信息,并利用key节点在异质网络模式中链接其它类型节点的特性,融合key节点类结构提升节点表示能力。在公开数据集AMiner进行评估,KNCA在3个网络分析任务上优于Deep Walk、LINE、PTE以及Metapath2vec方法。其次,提出了社团增强的异质信息网络表示学习模型（CAHE）,该模型假设异质网络中不同类型的节点存在不同的社团结构,每种社团结构通过一组混合高斯模型参数进行表征,本文利用混合高斯模型期望将不同社团结构进行加权,形成统一的全类型节点的社团嵌入,提高了网络表示能力,在数据集DBLP、IMDB上与同质网络表示学习方法Deep Walk、LINE及异质网络表示学习方法PTE、Metapath2vec、HAN、KNCA进行节点分类、聚类、可视化分析,表明CAHE优于上述表示学习方法,取得较好实验结果。最后,将上述方法应用于某学校学生数据展开实证分析。构建包含学生、心理问题、社会状况、性格类型节点的异质网络,结合上述提出的两种表示学习模型,量化学生-心理问题节点对的相似性,预测学生-心理问题倾向。结果表明本文提出的方法相比于其它对比方法有了一定的提升。本文提出了两种异质信息网络表示学习方法,并对某高校学生数据展开实证分析,结果表明融合key节点类结构和不同类型节点社团结构,可以有效地提升异质网络表示能力。
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