典型文献
异质信息网络分析与应用综述
文献摘要：
实际系统往往由大量类型各异、彼此交互的组件构成.目前,大多数工作将这些交互系统建模为同质信息网络,并未考虑不同类型对象的复杂异质交互关系,因而造成大量信息损失.近年来,越来越多的研究者将这些交互数据建模为由不同类型节点和边构成的异质信息网络,从而利用网络中全面的结构信息和丰富的语义信息进行更精准的知识发现.特别是随着大数据时代的到来,异质信息网络能够自然融合异构多源数据的优势使其成为解决大数据多样性的重要途径.因此,异质信息网络分析迅速成为数据挖掘研究和产业应用的热点.对异质信息网络分析与应用进行了全面的综述.除了介绍异质信息网络领域的基本概念外,重点聚焦基于异质网络元路径的数据挖掘方法、异质信息网络的表示学习技术和实际应用这3个方面的最新研究进展,并对未来的发展方向进行了展望.
文献关键词：
异质信息网络;元路径;网络表示学习;图神经网络
中图分类号：
作者姓名：
石川;王睿嘉;王啸
作者机构：
北京邮电大学 计算机学院, 北京 100876;智能通信软件与多媒体北京市重点实验室, 北京 100876
文献出处：
引用格式：
[1]石川;王睿嘉;王啸-.异质信息网络分析与应用综述)[J].软件学报,2022(02):598-621
A类：
异质信息网络分析
B类：
分析与应用,应用综述,交互系统,系统建模,交互关系,信息损失,交互数据,数据建模,利用网络,结构信息,语义信息,知识发现,自然融合,多源数据,数据多样性,速成,产业应用,网络领域,重点聚焦,异质网络,元路径,挖掘方法,学习技术,最新研究进展,网络表示学习,图神经网络
AB值：
0.264241
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