KDD 18 论文解读 | GraphWave:一种全新的无监督网络嵌入方法

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本文提出了两种全新的 Network Embedding 法律法律措施 GraphWave,该法律法律措施使用谱图小波为每个节点生成价值形式嵌入,通过将小波视为分布并评估结果价值形式函数来实现,为网络嵌入提供了全新的思路。

在这个 例子中,文中考虑另三个白 图形,其中“房屋”价值形式沿循环图定期放置。和以前一样,大家 使用 GraphWave 来学习图中节点的价值形式签名,而且使用有关价值形式角色的地面实况信息来评估 GraphWave 的性能。

在这个 例子中,文章考虑另三个白 杠铃图,它由另三个白 由长链连接的密集团组成。 大家 将 GraphWave 应用于杠铃图并绘制学习价值形式签名的 2D PCA。

GraphWave 提供理论保证,具有类事本地网络邻域的节点将具有类事的 GraphWave 嵌入,即使那此节点原因分析分析驻留在网络的非常不同的部分中。 GraphWave 与边数成线性比例,不时需任何人工定制节点的拓扑价值形式。

GraphWave 是两种可扩展的无监督法律法律措施,用于基于网络中的价值形式类事性来学习节点嵌入。GraphWave 通过将小波视为概率分布并使用经验价值形式函数表征分布来开发光谱图小波的新用途。

本文作者:薛寒生

实验结果

GraphWave 使用两种新颖的法律法律措施将小波视为图上的概率分布。通过这个 法律法律措施,价值形式信息中有 在扩散怎么通过网络传播而都有传播的位置。为了提供矢量值价值形式,而且都并能将其用作任何机器学习算法的输入,GraphWave 使用经验价值形式函数嵌入那此小波分布。

在上图中,节点 a 和 b 具有类事的局部价值形式角色,即使它们在图中很远。嘴笨 a 和 b 的原始光谱图小波签名/系数 Ψ 原因分析分析非常不同,但 GraphWave 将它们视为概率分布,而且都并能自动了解系数分布嘴笨 类事。GraphWave 利用那此新见解,基于以节点 a/b 为中心的谱图小波的扩散,学习节点 a/b 的价值形式嵌入。

总结

驻留在图的不同部分中的节点原因分析分析在其本地网络拓扑中具有类事的价值形式角色。然而学习节点的价值形式表示是一项具有挑战性的无监督学习任务,其通常涉及为每个节点人工指定和定制拓扑价值形式。

论文动机

Barbell Graph



GraphWave 基于以该节点为中心的谱图小波的扩散,学习每个节点的价值形式嵌入。直观地,每个节点在图上传播能量单位,并基于网络对该探测的响应来表征其相邻拓扑。

从下图中都并能看出,该图具有 8 个不类事别的价值形式等效节点,如颜色(左)所示。 价值形式签名的 2D PCA 投影(右)中有 与杠铃图中的节点相同数量的点。 这原因分析分析相同的签名具有相同的投影,原因分析分析重叠点。

模型介绍

都并能看一遍小波系数分布的最终价值形式函数(右)。在该图中,不同价值形式的价值形式函数捕获不同的价值形式角色。大家 注意到那此曲线所携带的浅绿色,浅绿色和红色节点的作用之间的视觉接近度,以及它们与核心深绿色和紫色节点的明显差异。

本文来自云栖社区合作者者伙伴“PaperWeekly”,了解相关信息都并能关注“PaperWeekly”。

有点儿是,GraphWave 正确地将 clique 节点(紫色)组合在共同。GraphWave 还正确区分连接杠铃图中另三个白 密集团的节点。它以类事梯度的模式表示那此捕获那此节点的价值形式角色谱的节点(右)。

A Cycle Graph with Attached House Shapes

GraphWave 正确地学习了价值形式等效节点的相同表示,为 GraphWave 的理论保证提供了经验证据。这都并能通过图中的价值形式等效节点(相同颜色的节点)在 PCA 图中具有相同的投影来看出。

原文发布时间为:2018-11-19

图形在下图(左)中可视化,共同还有 GraphWave 价值形式签名的 2D PCA 投影(顶端)。大家 观察到价值形式等效节点的表示重叠,GraphWave 完美地恢复了 6 种不同的节点类型。

GraphWave算法

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