浙江大学庄越挺等 | 面向潜在行为预测的异构行为网络嵌入学习

内容介绍

中文摘要：

潜在行为预测即理解特定群体潜在的人类行为，可辅助组织做出战略决策。信息技术的进步使获取人类行为的庞大数据成为可能。本文将真实场景中获取的人类行为数据构建成信息网络；该信息网络由2种对象（人和动作）和3种关系（人–人、人–动作和动作–动作）组成，称作异构行为网络（HBN）。为充分利用异构行为网络的丰富性和异构性，提出一种网络嵌入方法，称作人–行为–属性感知的异构网络嵌入（a⁴HNE）；该方法综合考虑网络结构邻近性、节点属性相似性和异构性融合。在两个真实数据集上的实验结果表明，该方法在各种异构信息网络挖掘任务中的潜在行为预测性能优于其他同类方法。

关键词：

网络嵌入；表示学习；人类行为；社交网络；异构信息网络；属性
作者：
王悦阳^1,2，姜伟浩³，蒲世亮³，庄越挺¹

单位：

¹浙江大学计算机科学与技术学院，中国杭州市，310027
²重庆大学大数据与软件学院，中国重庆市，401331
³海康威视研究院，中国杭州市，310051

本文引用格式：

Yue-yang Wang, Wei-hao Jiang, Shi-liang Pu, Yue-ting Zhuang. Learning embeddings of a heterogeneous behavior network for potential behavior prediction[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2020, 21(3): 422-435.

https://doi.org/10.1631/FITEE.1800493

本文精要导读：

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关于本刊

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering（简称FITEE，中文名《信息与电子工程前沿（英文）》，ISSN 2095-9184，CN 33-1389/TP）是信息电子类综合性英文学术月刊，SCI-E、EI收录，最新影响因子1.033。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑：计算机与电子》，2015年更为现名，现为中国工程院信息与电子工程学部唯一院刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、卢锡城，实行国际同行评审制，初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。

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