Heterogeneous Network Embedding via Deep Architectures
Heterogeneous Network Embedding via Deep Architectures
Shiyu Chang, etc.
PRELIMINARIES
heterogeneous network指的是node type和edge type都有好多种。（所以有一种简单粗暴的方法是全部concatenate）。
HETEROGENEOUS NETWORK EMBEDDING
heterogeneous embedding过程是同时将heterogeneous content和linkage信息encode到一个multidimensional representation。
Latent Embedding in Networks
heterogeneous embedding的一个关键点是映射之后，不同的object之间的similarity可以通过某种方式进行衡量。
这里有两种数据，image和document，然后用两个transformation matrices $$U, V$$ 将他们map到common $$r$$-dimensional space上。而任意两个点的similarity可以定义为如下：
$$ s(xi, x_j) = \tilde x_i^T \tilde x_j = (U^T x_i)^T (U^T x_j) = x_i^T M_U x_j\ s(z_i, z_j) = \tilde z_i^T \tilde z_j = (V^T z_i)^T (V^T z_j) = z_i^T M_V z_j\ s(x_i, z_j) = \tilde x_i^T \tilde z_j = (U^T x_i)^T (V^T z_j) = x_i M{UV} zj = z_j M{UV}^T x_i
$$
后面就是一系列相关的操作。