报告题目 | 异质网络体系下的学术实体表示学习及应用研究 |
报告人（单位） | 王名扬 （东北林业大学 计算机工程学院 教授） |
主持人（单位） | 杨东辉 (东南大学 经济管理学院 副教授) |
时间及会议ID | 2022年6月17日19:00 腾讯会议 会议 ID：654 977 938 会议密码：1010 |
报告内容摘要 | 学术大数据中包含着多种类型的学术实体及实体间错综复杂的关联关系，非常适合用包含丰富异质性信息的异质网络进行建模。但当前主流的异质网络表示学习过程存在依赖人工经验选取元路径，以及主要聚焦同质邻居节点来进行目标节点嵌入学习的问题。我们提出利用异质网络的邻接矩阵递进相乘来生成和筛选元路径的策略，以有效规避学习过程对人工经验的过度依赖。根据元路径首尾节点类型的差异，分别从初始的异质网络中抽取出同质子图和二部图，分别设计合理的图卷积神经网络学习过程得到同质图和二部图中节点的嵌入向量。通过注意力机制区分不同向量的权值，实现对相同节点的嵌入的融合。在异质学术网络的建模和学习的基础上，我们对学术实体的影响力评价问题进行了进一步的分析。借助由学术实体表示向量定义的语义相似性、学术实体在网络拓扑结构中的度H指数、以及学术实体节点间引用的情感属性信息，量化了节点间影响力传递的强度特性，并据此得到了更具区分性的学术实体影响力的排序结果。 |
报告人简介：
王名扬，博士，东北林业大学教授，博士生导师。长期从事复杂网络、机器学习和科学计量学相交叉的研究工作，并以第一（通讯）作者在信息科学领域的国际著名期刊Scientometrics、Journal of informetrics，和Journal of Information Science等期刊上发表SCI/SSCI收录论文20余篇。先后主持国家自然科学基金面上基金、青年基金，中国博士后基金特别资助项目等多项国家级和省级的研究课题。 | |
