论文阅读——LANE-Label Informed Attributed Network Embedding原理即实现

带标签数据的sku嵌入方法

方法名：Label Informed Attributed Network Embedding

简称：LANE

sku嵌入向量中应包括：user对sku的行为，sku属性，sku标签

算法基本流程

• 从用户对sku的pv序列构造网络
• 清洗出sku属性
• 输入模型计算嵌入 LANE(network,attribute,(label),dim)
• sku嵌入向量评估
• 输入seq2seq训练
• 预测

LANE 细节

网络的构造

construct.png

• 从hive表里得到用户对sku的pv序列
• 将相邻的sku关系，设置为网络中node之间有一条有向边

算法伪代码

Algorithm :Label Informed Attributed Network Embedding
Input: （嵌入维度）
Input: （迭代次数）
Input: （带权邻接矩阵）
Input: （属性矩阵）
Input: ,（权重参数）

Output:H（sku嵌入矩阵）

设sku数量(即构造图中的节点数量)为，sku属性的维度为, sku标签的维度为，sku嵌入向量维度为

1 : Construct the affinity matrices and
2 : Compute Laplacian matrices , and
3 : Initialize ,
4 : repeat
5 :      Update

6 :      Update

7 :      Update

8 :      Update

9 :
10 : until max_iter
11 : return H

spark关键代码