具有可转移图自编码器的网络对齐
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。网络对齐是在不同图形之间建立一对一对应关系的任务,我们提出了一种新颖的广义图自编码器架构,旨在提取强大且鲁棒的节点嵌入,以实现更准确的对齐,并证明生成的嵌入与图的特征值和特征向量相关联,可以与传统谱方法相比实现更准确的对齐。我们的框架还利用迁移学习和数据增强,在无需重新训练的情况下实现了非常大规模的网络对齐。对真实世界图形的广泛实验提供了证据,支持所提方法的有效性和可扩展性。
该文介绍了一种新颖的广义图自编码器架构,用于网络对齐任务,实现更准确的对齐。该框架利用迁移学习和数据增强,在无需重新训练的情况下实现了非常大规模的网络对齐。实验结果表明,该方法在真实世界图形上具有有效性和可扩展性。