基于高斯分布和Householder flow的无监督图嵌入算法

作     者：刘国军 范天祥 王乃正 张正达 齐广智 LIU Guojun;FAN Tianxiang;WANG Naizheng;ZHANG Zhengda;QI Guangzhi

作者机构：哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001 

出 版 物：《山东大学学报（工学版）》 (Journal of Shandong University（Engineering Science）)

年 卷 期：2024年第54卷第4期

页      面：35-41页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61976071) 黑龙江省联合基金资助项目(LH2020F012) 

主　　题：无监督学习 图嵌入 高斯分布 Householder flow Wasserstein距离 

摘      要：为更好地表示节点,提出一种新的图嵌入方法,将节点表示为由均值和方差构成的高斯分布,通过应用一系列可逆Householder变换,将相对简单的分布转换为更灵活的分布,可以更好地捕获关于其表示的不确定性。为提高稳定性,采用Wasserstein距离进行分布之间的度量。试验结果表明,在多个基准数据集上,使用Householder变换的Graph2Gauss(G2G)算法比原始模型的链接预测表现更好。通过节点分类的效果可以看出,对于节点信息缺失的图,使用Wasserstein距离可以大幅增加节点分类的F1分数。