基于meta-path的异质网络Embedding-HIN2vec

HIN2vec 主要是学习异质网络节点和关系的embedding向量表示。HIN2vec主要跟为训练数据准备和表示学习两部分。在训练数据准备中，将网络数据表示成 <x,y,r,L(x,y,r)> 的形式，它堆不同的关系类型 r 加以区分；在表示学习中，主要实现方式是最大化多个联合（jointly）二分类的概率（预测将relation的类别：即两个节点之间是否存在某种指定的meta-path: π

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