【论文解读】HIN2Vec: Explore Meta-paths in Heterogeneous Information Networks for Representation Learning

文章目录

• 摘要

• 1 引言

• 2 相关工作

• 2 相关工作

• 3 定义

• 4 模型

• • 4.1 表示学习
  • • 4.1.1 HIN2vec模型

• 6 结论

摘要

该研究提出了一种创新性的异构信息网络表示学习框架——HIN2Vec。其核心机制是一个神经网络模型，在分析节点间不同类型的关联关系时能够有效提取HINs中的深层语义信息。研究不仅聚焦于模型架构的设计与实现过程，还深入探讨了其独特的技术难点：元路径向量的正则化方法、负抽样中的节点类型选择策略以及随机游走过程中的循环处理机制。为了全面评估该方法的有效性与适用性，在实验阶段采用了四个大规模的实际数据集——包括 Blogcatalog、Yelp、DBLP 和 U.S. Patents——作为测试样本，并通过多标签节点分类与链接预测任务对模型生成的结果进行了验证与评估。最终实验数据显示，在多标签节点分类任务中,HIN2Vec的表现优于当前最先进的网络表示学习方法（包括 DeepWalk、LINE、node2vec 等）, 其平均性能指标分别达到了 16.7%~48.9%, 在链接预测任务方面则展现了显著的优势, 达到了 75.8%~95.4% 的精确率水平

1 引言

网络数据分析与挖掘是一个重要研究领域，在现实世界中无处不在的网络数据能够捕获各种现象如社交网络、论文引用网络以及万维网[6,15,29]等特性。这些分析通常涉及节点或边的预测任务，并通过预测节点之间的关系来实现目标[14,23,20]。为了使模型在这些任务中达到良好性能需求，在表示阶段必须对网络中的节点与边进行适当建模以捕获嵌入信息

2 相关工作

前人在同质信息网络中对表征学习进行了相关探讨[10,24,28]. 尽管这些先前的研究声称他们的方法能够提取网络结构信息, 但在其模型中所采用的目标函数通常仅考虑节点间聚合的部分信息或仅限于节点间有限类型的关系. 此外, 在现有关于表征学习的著作[8,11,13,25,27]中也存在一定的局限性. 其中一些模型主要针对节点间关系的有限类型(如两个节点间的直接邻域关系)[8,11,27], 而另一些则集中于关系间的聚合信息提取[8,11,13,27]. 目前尚有文献尝试从不同角度捕捉节点间关系特征[25], 但该方法依赖于用户指导式的元路径选择过程以及预设权重分配机制来进行表示学习. 此外，在编码节点间关系目标函数的具体形式上也存在不足: 例如对元路径向量乘法操作缺乏明确定义.

• 在HINs中探讨表征学习的新思路。
• 因为节点类型和边类型丰富，
  Hin 能够描绘不同类型的节点间关系，
  这些关系具有不同的语义特征。
  通过实验表明，
  捕获不同类别的联系将有助于提升表示能力，
  因为这种机制能够更好地提取嵌入在网络结构中的详细信息。
• 我们提出了一种分两阶段的框架来学习 HIn 中的节点及其元路径的表示。
• 阶段1的数据准备算法通过随机游走生成正样本并结合负采样技术来构建训练集。
• 阶段2的核心模型架构设计基于神经网络技术，
  目的是判断两个输入节点之间是否存在特定关联。
• 神经网络模型架构旨在优化参数配置，
  包括嵌入向量参数化与元路径向量参数化问题。
• 我们基于真实世界数据集进行实证研究分析。
• 分别针对两个不同应用场景进行综合评估测试。
• 对比四个大型真实-world HIn 数据集，
  实验结果表明 HIn2Vec 表现优于现有所有方法。
  此外，
  对所学取的元路径向量展开深入分析发现：
  所学得的关系表示成功捕捉了其语义特征。

2 相关工作

表征学习的重要进展为减少特征工程对人类知识和劳动的依赖提供了线索[7,24,28]。表示学习的主要目标是自动高效地学习有用的潜在表示数据，并鉴别输入特征以监督机器学习算法的各种预测任务。在表征学习的各种方法中，基于神经网络的学习模型近年来受到了极大的关注，并在多个领域的实证研究中取得了成功：语音识别[12,22]、计算机视觉[9,16]以及自然语言处理(NLP)[21]等领域均取得了突破性成果。
然而早期的研究大多集中在同质信息网络中的节点向量学习[10,24,28]。然而最近的研究扩展到了网络数据[8,10,11,13,24,25,27,28]这一领域中去探索复杂异构信息网络(Heterogeneous information network,HINs)的相关问题。此外尽管现有研究声称它们能够捕获嵌入结构但这些模型往往只能考虑节点之间的聚合信息或有限类型的关系例如DeepWalk分别通过模拟均匀随机游动(node-based random walk)和参数化随机游动(PPR-based random walk)来捕获每个节点的邻近邻域从而生成节点的特征向量；LINE则分别捕捉了节点的一阶邻居关系(1-hop neighbor)及其二阶邻居关系(2-hop neighbor)并据此训练出两种不同的表示方式以提升嵌入质量与鲁棒性

已有研究表明，在HINs上的表征学习领域存在一定的研究基础。
一些模型旨在仅捕捉有限类型的节点间关系。
其中PTE[27]和HNE[8]通过分析节点的一阶邻域信息来提取特征向量。
HEBE[11]则考虑了多阶邻居的关系。
然而，在实际应用中，“聚合信息”这一概念往往 oversimplifies the rich semantic内涵 of node relationships。
目前仅有一种研究尝试全面捕捉不同类型的node relationships。
该方法在设置方面相对较为灵活，并未严格依赖于人工指定因素。
此外其目标函数则巧妙地将这些多维特征融入其中。

3 定义

针对本文提出了一种神经网络模型来解决在HIN（层次化信息网络）上的表示学习问题。我们的研究思路在于通过利用节点间的关系网络来捕捉节点间的多维度关联，并将其作为统一的学习目标来优化节点向量表示。然而，在这一目标的实现过程中我们面临以下主要挑战：(1) 模型架构设计问题。现有的神经网络模型架构在处理复杂层次化信息时往往难以达到良好的平衡效果；(2) 正则化机制的需求。为了防止过拟合现象，在深度学习框架中引入有效的正则化策略是一个必要的考量；(3) 训练数据准备问题。由于大规模HIN数据集的复杂性，在构建高质量训练数据的过程中需要付出较大的计算资源投入。
在提升模型性能的同时我们需要找到一个合理的折中方案以平衡计算效率与数据质量之间的关系。

4 模型

如前所述，HIN2Vec框架包含两个主要部分：数据准备阶段与表示学习过程。随后介绍本研究提出的方法——表示学习阶段（第4.1节）。在此过程中探讨了概念化设计的神经网络架构及其潜在问题，并提出了改进方案以解决这些问题。接着，在数据采样阶段中基于随机漫步与负采样的理论基础之上提出了一个高效的数据采集策略。该策略不仅用于生成适合模型使用的训练数据集，并且详细分析了相关的技术细节与应用效果（第4.2节）。

4.1 表示学习

如前所述，在HIN应用中学习节点向量的核心理念在于联合学习多个预测任务的模型，并由每个元路径定义其对应的预测任务。一种直观的方法是构建一个神经网络模型用于预测任意给定节点对之间的一组目标关系

4.1.1 HIN2vec模型

为了有效解决这一技术难题, 我们设计并开发出了一种称为hin2vecnn的新模型. 该模型通过简化将传统概念NN的预测任务转化为新的目标——判断两个节点x and y之间是否存在特定关系. 我们的创新性之处在于, 这一过程被分解成两步: 首先, 在数据准备阶段, 我们成功地规避了在整个数据集上全面扫描所有可能的关系; 其次, 在训练过程中, 则定期更新相关联的信息. 这样的设计不仅降低了计算复杂度, 同时也提高了学习效率.

6 结论

本研究的核心是探索HINs（层次交互网络）的表征表示。传统的网络表征学习方法通常仅限于捕捉单一关系类型，并不能有效处理复杂关系场景下的数据特征提取问题。针对这一研究空白，我们开发了一个创新性的神经网络架构——HIN To Vectors（HIN2Vec），该模型不仅能够生成节点向量表示还能捕获关系间的语义信息与拓扑结构细节。此外，在实际应用中该模型可进一步支持元路径分析功能。通过系统评估实验表明，在多个基准测试中显著优于现有方法。在多个真实世界网络中的多标签节点分类与链接预测任务中也展现了卓越性能优势：HIN2Vec不仅实现了对节点特征的有效建模还显著提升了预测准确率与召回率指标值，在多个基准测试中均超越现有对比方案的表现表现得更为突出