Multi-Source and Multi-modal Deep Network Embedding for Cross-Network Node Classification

计算机科学 判别式 节点(物理) 情态动词 嵌入 人工智能 分类器(UML) 数据挖掘 机器学习 结构工程 工程类 化学 高分子化学
作者
Hongwei Yang,Hui He,Weizhe Zhang,Yan Wang,Jing Lin
出处
期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery From Data [Association for Computing Machinery]
卷期号:18 (6): 1-26 被引量:21
标识
DOI:10.1145/3653304
摘要

In recent years, to address the issue of networked data sparsity in node classification tasks, cross-network node classification (CNNC) leverages the richer information from a source network to enhance the performance of node classification in the target network, which typically has sparser information. However, in real-world applications, labeled nodes may be collected from multiple sources with multiple modalities (e.g., text, vision, and video). Naive application of single-source and single-modal CNNC methods may result in sub-optimal solutions. To this end, in this article, we propose a model called Multi-source and Multi-modal Cross-network Deep Network Embedding (M 2 CDNE) for cross-network node classification. In M 2 CDNE, we propose a deep multi-modal network embedding approach that combines the extracted deep multi-modal features to make the node vector representations network invariant. In addition, we apply dynamic adversarial adaptation to assess the significance of marginal and conditional probability distributions between each source and target network to make node vector representations label discriminative. Furthermore, we devise to classify nodes in the target network through the related source classifier and aggregate different predictions utilizing respective network weights, corresponding to the discrepancy between each source and target network. Extensive experiments performed on real-world datasets demonstrate that the proposed M 2 CDNE significantly outperforms the state-of-the-art approaches.
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