云边协作以实现强大的网络嵌入技术

《ACM Transactions on Internet Technology》：Cloud-edge Collaboration for Robust Network Embeddings

　　

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近年来，学习网络表示（也称为网络嵌入）受到了广泛关注。现实世界中的场景通常涉及具有多个视图的网络，每个视图捕捉网络结构的不同方面。现有的网络嵌入方法主要关注每个视图的全局信息，忽略了多个视图之间的隐含关系。此外，在适应网络拓扑变化的同时保持节点嵌入的可扩展性仍然是一个主要挑战。为此，本文提出了一种名为CC-Net（Cloud-Edge Collaboration Network）的方法，用于在多视图网络中学习稳健的节点嵌入。具体来说，我们设计了一个分解和重组模块来捕捉多视图网络中的隐含关系，从而生成能够整合所有子网络信息的综合节点表示。此外，通过利用云计算和边缘计算的混合方法，我们提出的CC-Net可以在不重新训练整个网络的情况下高效处理多视图网络的复杂性和动态性。在真实的Twitter和YouTube数据集上的广泛实验和分析表明，与几种基准方法相比，我们的方法具有优越性，并验证了其在捕捉隐含关系和生成稳健节点嵌入方面的有效性。

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