KDD2016: network embedding model: deep walk(kdd 2014): http://videolectures.net/kdd2014_perozzi_deep_walk/  Node2vec (Grover et al. KDD 2016) http://snap.stanford.edu/node2vec/ GENE(Chen at al. CIKM 2016) http://tech.huanqiu.com/news/2016-11/9742868.…

Introduction and related work 云数据中心对于虚拟技术是理想的创新地方. 可生存性虚拟网络映射(surviavable virtual network embedding SVNE),保证虚拟网络在所映射物理节点原件失效时能正常运行.通常有两种方法:防护机制和恢复机制. 先前的对于SVNE的研究完全等价对待节点和连接而忽略拓扑和控制路径的丢失几率,而假定物理SDN总能正常操作. 这篇文章研究注意拓扑行可生存性网络映射,深入考虑不同节点的重要性(虚拟控制器和虚拟交换机)…

NEU(Fst Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation) NEU:通过对高阶相似性的近似,加持快速网络嵌入 NRL的框架总结 First, Clarify the notations and formalize the problem of NRL. Then, Introduce the concept of k-order proximity. Finally, Summarize an NRL…

paper:https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3219988 data & code:http://dm.nankai.edu.cn/code/STNE.rar STNE:自翻译网络嵌入 该工作认为在节点属性与结构信息再本质上是有一定联系的,提出 STNE 模型,利用 seq2seq 模型进行特征提取,将利用节点信息及网络结构识别节点的过程比喻为翻译的过程 1. 简介 目的:学习网络中节点的低维表示 将利用节点信息及网络结构识别节点的过程比喻为翻译的过程  …

Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling 论文:http://www.aclweb.org/anthology/P17-1158 创新点: 考虑属性连边关系 引入卷积神经网络 结构信息借助深层网络表示,将不同节点间关联信息融入CNN中 基于TensorFlow 架构实现CNN   基于上下文感知网络嵌入的关系建模 本文主要针对目前存在的 NE 方法对于每个顶点仅有一个简单 embedding,没有考虑到网络节点根据不同的交互对象会…

网络表示 网络表示学习(DeepWalk,LINE,node2vec,SDNE) https://blog.csdn.net/u013527419/article/details/76017528 网络表示学习相关资料 https://blog.csdn.net/u013527419/article/details/74853633 NE(Network Embedding)论文小览 https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/7427958…

Must-read papers on NRL/NE. github: https://github.com/nate-russell/Network-Embedding-Resources NRL: network representation learning. NE: network embedding. Contributed by Cunchao Tu and Yuan Yao. DeepWalk: Online Learning of Social Representations. …

Network Embedding 论文小览 转自:http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/74279582,感谢分享! 自从word2vec横空出世,似乎一切东西都在被embedding,今天我们要关注的这个领域是Network Embedding,也就是基于一个Graph,将节点或者边投影到低维向量空间中,再用于后续的机器学习或者数据挖掘任务,对于复杂网络来说这是比较新的尝试,而且取得了一些效果. 本文大概梳理了最近几年流行的一些方法和…

Relation Structure-Aware Heterogeneous Information Network Embedding(RHINE) (AAAI 2019) 本文结构 (1) 解决问题 (2) 主要贡献 (3) 算法原理 (4) 实验结果 (5) 参考文献 在文献阅读的基础上加入了自己的理解,为文献阅读笔记,如有错误望不吝指出. (1) 解决问题 现存的HIN表征算法通常一个模型用到底,没有对不同关系进行区分,这不可避免地会影响网络表征的能力. (2) 主要贡献 Contrib…

[论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation 本文结构 解决问题 主要贡献 主要内容 参考文献 (1) 解决问题 大多数先前的工作,要么是没有考虑到网络的高阶相似度(如谱聚类,DeepWalk,LINE,Node2Vec),要么是考虑了但却使得算法效率很低,不能拓展到大规模网络(如GraRep). (2) 主要贡献 Contribution 1. 将许多现有的NRL算法架构总结…