值得注意的是,HIN2Vec 模型同时学习了节点和关系(元路径)的表示向量,这种多任务学习(multi-task learning)方法能够把不同关系的丰富信息和整体网络结构联合嵌入到节点向量中。 Representation Learning HIN2Vec 模型的基本想法是对于多个预测任务,每个任务对应于一条元路径,联合学习一个模型,学到每个节点的向量表示,所以...
结果:TCM-HIN2Vec策略发现与心气虚证相关的候选基因在能量代谢、信号转导途径和免疫过程中显著富集。转录组实验发现这些候选基因在心力衰竭气虚证动物模型上显著差异表达。此外,草药富集分析确定了与前10个候选基因具有富集相互作用的中药,可能...
HIN2vec 主要是学习异质网络节点和关系的embedding向量表示。HIN2vec主要跟为训练数据准备和表示学习两部分。在训练数据准备中,将网络数据表示成<x,y,r,L(x,y,r)>的形式,它堆不同的关系类型 r 加以区分;在表示学习中,主要实现方式是最大化多个联合(jointly)二分类的概率(预测将relation的类别:即两个节点之间...
HIN2Vec:探索异质信息网络嵌入表示学习的元路径 一言以蔽之 论文信息 摘要 HIN2Vec模型 贡献 数据集 Blogcatalog Yelp DBLP U.S. Patent 一言以蔽之 HIN2Vec模型是利用元路径随机游走进行异质网络嵌入表示学习的典型方法,同时可学习不同类型节点的表示和节点间关系(元路径)的表示。 论文信息 Fu T, Lee W, Lei ...
HIN2Vec - 飞桨AI Studio
HIN2Vec:ExploreMeta-pathsinHeterogeneousInformationNetworksforRepresentationLearningTao-yangFu ePennsylvaniaStateUniversityUniversityPark,PA16802,USAtxf225@cse.psu.eduWang-ChienLee ePennsylvaniaStateUniversityUniversityPark,PA16802,USAwlee@cse.psu.eduZhenLei ePennsylvaniaStateUniversityUniversityPark,PA16802,USAz...
2017. Hin2vec: Explore meta-paths in heterogeneous infor- mation networks for representation learning. In CIKM.Tao-yang Fu, Wang-Chien Lee, and Zhen Lei. 2017. Hin2vec: Explore meta-paths in heterogeneous information networks for representation learning. In Proceed- ings of the 2017 ACM on ...
After learning, HIN2Vec outputs two files: node representations and metapath representations. The node representation file hasn+1lines for a graph withnnodes with the following format. num_of_nodes dim_of_representation node_id dim1 dim2 ... dimd ... ...
Fig. 1. Workflow diagram showing the TCM-HIN2Vec strategy for uncovering the biological basis of HQD pattern.Notes: TCM: traditional Chinese medicine; HQD: heart qi deficiency; TF: transcription factor; MM: modern medicine. First, we collected phenotypic information from TCM databases, such as ...
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