基于跨视图原型非对比学习的异构图嵌入模型
Heterogeneous graph embedding based on cross-view prototype non-contrastive learning
太原科技大学 计算机科学与技术学院, 太原 030024
摘要
基于非对比学习(NCL)的异构图嵌入模型不依赖负样本学习数据的内在特征和模式，可能导致模型无法有效地学习节点之间的区分度。提出了一种基于跨视图原型非对比学习的异构图嵌入模型(XP-NCL)，通过寻找额外的正样本提供更多关于源节点的上下文信息，并重新考虑了正样本之间的相似性，从而为下游任务学习更高效的节点表征。该模型首先设计了一种基于异构图随机游走的树型结构，通过筛选出满足局部结构约束的随机游走路径，从而构建正样本的有向筛选树(DFT)，该树包含丰富的邻居信息和语义信息。其次针对异构图的特性，定义了跨视图原型指数(ISDR)和峰值算子(Peak Operator)，从多个维度考虑了同类样本在数量和数值上的对齐。在此基础上，模型利用停止梯度更新进行训练。最后，在ACM、DBLP和freebase数据集上，实验验证了节点的分类和聚类性能，结果表明，即使不使用负样本，XP-NCL表征与其他同构图和异构图基线相比，很多情况下都可以呈现出更优越的性能。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U1931209)
山西省科技合作交流专项区域合作项目(202204041101037,202204041101033)
太原科技大学研究生教育创新项目(BY2023015)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0016
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第9期
发布历史
[2024-04-02] 优先出版
引用本文
张敏, 杨雨晴, 贺艳婷, 等. 基于跨视图原型非对比学习的异构图嵌入模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0016. (Zhang Min, Yang Yuqing, He Yanting, et al. Heterogeneous graph embedding based on cross-view prototype non-contrastive learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0016. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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