【论文】CANE: Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling

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点击上方 “机器学习研究会” 可以订阅哦 摘要   转自：涂存超 ACL 2017论文《CANE: Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling》，以往的网络表示学习模型只会为网络节点学习固定的表示向量，而实际上，网络节点会根据交互对象的不对展现出不同的特性。在这篇工作中，我们提出了上下文敏感的网络表示的概念，利用mutual attention技术为每个节点根据交互的邻居的不同学习不同的表示。该模型在链接预测上取得了不错的效果，而且能够对节点之间的关系进行解释。                                             摘要： Network embedding (NE) is playing a critical role in network analysis, due to its ability to represent vertices with efficient low-dimensional embedding vectors. However, existing NE models ………………………………