基於meta-path的異質網絡Embedding-HIN2vec

HIN2vec 主要是學習異質網絡節點和關係的embedding向量表示。HIN2vec主要跟爲訓練數據準備和表示學習兩部分。在訓練數據準備中，將網絡數據表示成 <x,y,r,L(x,y,r)> 的形式，它堆不同的關係類型 r 加以區分；在表示學習中，主要實現方式是最大化多個聯合（jointly）二分類的概率（預測將relation的類別：即兩個節點之間是否存在某種指定的meta-path: π

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