论文笔记：Tri-Party Deep Network Representation

目标

将网络节点嵌入成向量

方法

考虑网络结构，节点文本，节点标签 三个因素，采用神经网络，将网络的节点嵌入成向量。

论文中的网络的结构信息其实是网络的邻居信息。和deep walk一样，使用random walk之后用skip-gram就可以保留邻居信息。论文中的文本信息使用的是论文标题，也就是文章使用的数据集是论文的引用网络，每一篇论文都有标题，标题内容相似的节点更加相似。但是在本例中，节点1和节点9的标题都含有transfer，但嵌入后却不相似，是因为本文的第三个考虑点label，节点1的label是属于transfer learning，而节点9的label是video coding。

步骤

本文的网络是两个相连的skip-gram网络。
左边的skip-gram和deep walk中的一样，就是通过ramdom walk之后，将节点串看成文本，设置窗口，进行学习。右边的网络的输入有两个，一个是节点，一个是此节点的label，而输入是论文title中的每个单词的向量。也就是在此节点和此节点的label下，的到的标题的word的可能性要大。
因此我们可以的到下面的目标：

alpha是权重。第一项是random walk+skip-gram的概率表达，也就是在当前点vi作为输入时，输出的的到的向量要