论文笔记:Large-Scale Embedding Learning in Heterogeneous Event Data(HEBE)

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.youkuaiyun.com/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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值