12、异构网络嵌入：RHINE模型的原理与实践

异构网络嵌入：RHINE模型的原理与实践

1. 异构关系的结构差异分析

为了更好地理解各种关系之间的结构差异，以DBLP网络为例。对于关系PC，节点类型P的平均度为1.0，而节点类型C的平均度为718.8，这表明论文和会议在结构上是不等价的，论文以会议为中心。而D(AP) = 1.1 表明作者和论文在结构上是兼容且对等的，这与常识相符。从语义上看，PC关系意味着“论文在会议上发表”，表示一种附属关系；而AP关系意味着“作者撰写论文”，明确描述了一种交互关系。

还可以通过稀疏性来定义一些其他的度量，以捕捉结构差异：
[S(r) = \frac{N_r}{N_{t_u} \times N_{t_v}}]
其中 (N_r) 表示遵循关系 (r) 的实例数量，(N_{t_u}) 和 (N_{t_v}) 分别表示类型为 (t_u) 和 (t_v) 的节点数量。该度量可以将关系一致地分为两类：附属关系（ARs）和交互关系（IRs）。

ARs和IRs具有明显不同的特征：
- ARs表示一种以一个为中心的结构，其中末端节点类型的平均度差异极大，意味着节点之间的附属关系。
- IRs描述对等结构，其中末端节点类型的平均度是兼容的，表明节点之间的交互关系。

2. 基本思路

通过深入的数学分析，发现异构关系通常可以分为具有不同结构特征的ARs和IRs。为了尊重它们的不同特征，需要为不同类别的关系专门设计不同但合适的模型。

对于ARs，建议使用欧几里得距离作为度量，来衡量低维空间中相连节点的接近程度。原因如下：
- ARs显示了节点之间的附属结构，这意味着通过此类关系相连的节点共享相似的属性