Learning node embeddings in interaction Graphs Source : CIKM 2017 Advisor : JIA-LING KOH Speaker : YI-CHENG HUNG Date:2018/08/28
Outline Introduction Method Experiment Conclusion
Outline Introduction Method Experiment Conclusion
Introduction 簡單來說 ， 包含屬性性質的interaction graph更適合現實生活中的情況，畢竟考慮到點之間的屬性，更加可以描述一件事件的發生。 簡述一下 投資及股票資料圖的說明
Introduction-goal Learning a meaningful embedding，用以做其他任務(分群 分類)
Outline Introduction Method Experiment Conclusion
Problem definition-attributed interaction graph timestamp definition-attributed interaction graph X Edge Y X and Y are two disjoint(不相交的) sets of nodes, and E is the set of edges.
Problem definition-induced edge list
Problem definition-node embedding
Method-simple model
Method-simple model
Method-IGE model
Method-encoding model Fully connected Embedding of all categorical attributes are averaged or concatenated Numerical attributes Embedding lookup table 為了確保網路的一致姓，使用另一個神經網路來表示屬性編碼網路，編碼網路適應不同資料集，可以透過反向傳播法與另兩個預測網路做訓練， 例如如果是YELP中的貧論資料集，則是使用RNN來訓練，如果是影像資料則可以使用CNN
Method-embedding tensor
Method-embedding tensor
Method-IGE model
Method-IGE model X Attribute vector d Attribute vector d
Method-training procedure IGE先透過interaction graph 作為輸入，並一次性的建立所有的lists，初始化網路之後，開始交替訓練coupled network，編碼網路則是透過反向傳播法建立，在step 1邊的選擇是透過eq.3 logp 的表達事是透過公式5， Δθ是減少的方向， λ是step size.
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Datasets
Experimental results on clustering
Experimental results on classification 值得注意的是，node2vec和bag-of-words在DBLP中表現良好，但在其他三個數據集中表現不佳。 這是因為DBLP中只有20個會議，它們與標籤高度相關。 因此，通過探索結構，node2vec和bag-of-words在DBLP數據集上產生合理的嵌入。
Parameter sensitivity w.r.t α.
Parameter sensitivity w.r.t D.
Results on clustering using concatenation of embeddings
Visualization of attribute vectors of Yelp dataset
CONCLUSION we generalize embedding techniques to attributed interaction graphs and propose IGE. IGE contains two coupled multiplicative neural networks for prediction and an attributes encoding network. Experimental results on various real-world datasets prove the effectiveness of the learned embeddings by IGE on both clustering and classification tasks. 1.我們將嵌入技術推廣到歸因交互圖並提出IGE。 2.IGE包含兩個用於預測的耦合乘法神經網絡和一個屬性編碼網絡。 3.各種真實世界數據集的實驗結果證明了IGE對聚類和分類任務的學習嵌入的有效性。