研究意義：

1、將Random Walk + Skip2gram? 的框架擴展到異質圖，以及圖和在多種類型的節(jié)點之間定義節(jié)點的上下文，從而產生好的訓練語料

2、基于異質圖的隨機游走算法表達了不同節(jié)點之間的語義和結構關聯

3、早期研究異質圖學習的工作，擴展了更多類型的網絡圖表示學習研究

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本文主要結構如下所示:

?一、Abstract

基于傳統(tǒng)圖的圖表征學習算法無法很好的應用到點和邊有多個類型的異質圖，提出本文的算法metapath2vec，具體如下：

1、強調前人研究的模型都是基于同質網絡，無法更好的表達點和邊的多樣性

2、基于異質圖上的meta-path涉及random walk等算法

3、基于skip2gram算法框架和負采樣算法完成異質圖的學習

4、通過節(jié)點分類、聚類、相似性等任務在Aminer和DBIS兩個數據集驗證了模型的有效性

二、Introduction

很多算法集中在同質網絡中，如DeepWalk、LINE、Node2vec等，引出異質圖中的多類型的點和邊所存在的廣泛應用

三、Related work

介紹了鄰接矩陣分解的網絡表征算法開銷大，并且效果不理想，同時介紹了DeepWalk、LINE、Node2vec算法

四、Problem Definition

定義異質圖上的網絡表征學習表示metapath

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主要對問題進行了一下定義，例如，同質網絡點和邊的屬性都是一種，但是異質網絡是多種，邊的屬性個數與點的屬性個數加和大于2，以及對維度進行定義

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五、Metapath2vec

論文算法的模型部分，異質圖上的skipgram算法以及基于metapath的隨機游走算法

首先介紹了同質網絡的目標函數(3.1)，在(3.2)中先介紹了異質網絡的Skip-Gram 需要分節(jié)點的類型進行計算、softmax的定義以及損失函數，如下圖所示：

之后介紹了Meta-Path-Based Random Walk部分:

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六、Metapath2vec++

異質圖上的負采樣算法，異質圖學習算法的完整框架

metapath2vec存在一個問題就是定義softmax時沒有分節(jié)點類型進行計算，metapath2vec++對這個問題進行改進，并且給出metapath2vec++的算法框架，如下圖所示

七、Dataset and Baselines

選取Aminer和DBIS數據集以及DeepWalk、LINE、PTE、鄰接表分解等baselines

八、Effectiveness

論文通過實驗探究了模型的有效性、節(jié)點分類、節(jié)點聚類、點相似性、可視化等

九、Conclusion

總結并提出了一種基于異質圖的神經網絡框架

啟發(fā)點:

1、對異質圖的理解多類型的點和邊

2、random walk + skip2gram經典框架

3、算法設計將同質圖經典框架通過修改損失函數softmax和負采樣適用于異質圖

關鍵點：

1、異質圖的理解

2、meta-path的概念

3、損失函數的表達

4、skip-gram多項分布

創(chuàng)新點:

1、基于meta-path的隨機游走

2、softmax的修改

3、負采樣的修改

4、異質圖的實驗論證

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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