Abstract：
近年来,异质信息网络的表征学习逐渐成为了研究热点.已有的研究中,有使用生成对抗网络来应对这个任务的方法,取得了不错的效果.但是该方法未能有效地利用节点的上下文语义信息.为此,论文提出一种结合生成对抗网络和截断随机游走思想的异质信息网络表征学习方法.首先使用截断随机游走方法获取一个节点的上下文信息,也即游走出的路径,然后基于这些路径借助生成对抗网络来训练模型.基于标准数据集的实验也证明了论文方法的有效性.
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Source ：
计算机与数字工程
ISSN： 1672-9722
Year： 2023
Issue： 5
Volume： 51
Page： 1101-1107
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