本研究では、ネットワーク整列(NA)タスクを効果的に実行するためのノード特徴拡張手法を提案している。従来のNA手法は、事前アンカーリンクや元のノード特徴が利用できない場合、性能が大幅に低下するという課題があった。
提案手法Grad-Align+は以下の3つの主要コンポーネントから構成される:
実験の結果、提案手法Grad-Align+は、7つの最新NA手法と比較して、大幅な性能向上(最大69.80%の精度向上)を示した。また、理論的な分析により、CNFAがノードエンベディングの表現力を高め、最終的な整列精度の向上に寄与することを明らかにした。さらに、ネットワークの構造/特徴ノイズに対する頑健性も確認された。
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by Jin-Duk Park... : arxiv.org 09-20-2024
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