• Homogeneous networks: representative of singular type of nodes and relationships
  • Challenges: multiple types of nodes and links
  • Matapath2vec
    • meta-path based random walks
    • Heterogeneous skip-gram
  • Matapath2vec++
    • Structural and semantic correlations in heterogeneous networks.

 

 

Although there are different types of nodes in V, their representations are mapped into the same latent space.

Homogeneous network embedding

  • Structural context = local neighborhoods
  • Maximize the network probability in terms of local structures:

Heterogeneous network embedding: metapath2vec

  • Heterogeneous skip-gram (model the structural correlations between nodes in a path)

  • Meta-path-based random walks (Transform the structure of a network into skip-gram)
    • A meta-path scheme
    • Composite relations between node types
    • Use meta-paths to guide heterogeneous random walkers, transition probability at step i:

    • The flow of the walker is conditioned on the pre-defined meta-path scheme.
    • The meta-path-based random walk strategy ensures that the semantic relationships between different types of nodes can be properly incorporated into skip-gram.
  • Metapath2vec++
    • Metapath2vec ignores the node type information in softmax. In other words, metapath2vec actually encourages all types of negative samples, including nodes of the same type t as well as the other types in the heterogeneous network.
    • Heterogeneous negative sampling

    • In metapath2vec++'s skip-gram, the multinomial distribution dimension for type t nodes is determined by the number of t-type nodes.

Relevance

  • Word2vec
  • Word2vec based network representation learning frameworks (homogeneous networks)
    • DeepWalk
    • LINE
    • Node2vec
  • PTE
  • Negative sampling
  • K-means algorithm
  • Logistic regression classifier
  • Biased random walkers (a mixture of breadth-first and width-first search procedures )

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