机器学习基础--网络嵌入方法(Network Embedding)

网络嵌入方法(Network Embedding)

  旨在学习网络中节点的低维度潜在表示,所学习到的特征表示可以用作基于图的各种任务的特征,例如分类,聚类,链路预测和可视化。
  由于信息网络可能包含数十亿个节点和边缘,因此在整个网络上执行复杂的推理过程可能会非常棘手。因此有人提出了用于解决该问题的一种方法是网络嵌入(Network Embedding)。NE 的中心思想就是找到一种映射函数,该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示。

Network Embedding 简史

  1)传统意义上的 Graph Embedding 被看成是一个降维的过程,而主要的方法包括主成分分析(PCA)和多维缩放(MDS)。所有的方法都可以理解成运用一个 n × k 的矩阵来表示原始的 n × m 矩阵,其中 k << n。

  2)在 2000 年代早期,又提出了其他方法,如 IsoMap 和 LLE,以保持非线性流形的整体结构。总的来说,这些方法都在小型网络上提供了良好的性能。 然而这些方法的时间复杂性至少是二次的,这使得它们无法在大规模网络上运行。

  3)另一类流行的降维技术使用可从图中导出的矩阵的光谱特性(例如,特征向量)来嵌入图的节点。拉普拉斯特征映射(Laplacian eigenmaps)通过与其k个最小非平凡特征值相关联的特征向量表示图中的每个节点。

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