Large-Scale Embedding Learning in Heterogeneous Event Data(HEBE)

本来我想把论文关键点写一些的,但是上网搜了一下,发现一个小姐姐写的非常好,有的论文中没有提到的例子和证明小姐姐都给出来了,很清晰。上连接:
https://blog.csdn.net/hy_jz/article/details/79007448

其实我感觉HEBE和deepwalk不同的就是

  1. deepwalk用random walk得到的上下文进行某个节点上下文来嵌入,而HEBE给出了超图方法,也就是规定的一个event,里面含有边和顶点,这个event中的一个点使用这个event中其他的点作为上下文来进行embedding
  2. DW使用skip-gram的概率目标函数来进行嵌入,HEBE使用了KL散度,并且加入了不同上下文权重的表示。

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