کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6861335 | 1439247 | 2018 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A semantic-rich similarity measure in heterogeneous information networks
ترجمه فارسی عنوان
شباهت معنایی به شبکه های اطلاعاتی ناهمگن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه اطلاعات نامتقارن، شباهت، مسیر متا، ساختار متا، ساختار متخلخل
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Most of the existing similarity metrics in heterogeneous information networks depend on the pre-specified meta-path or meta-structure. This dependency may cause them to be sensitive to different meta-paths or meta-structures. In this paper, we propose a stratified meta-structure-based similarity measure named SMSS in heterogeneous information networks. The stratified meta-structure can be constructed automatically and capture rich semantics.Then, we define the commuting matrix of the stratified meta-structure by virtue of the commuting matrices of meta-paths and meta-structures. As a result, the SMSS is defined by virtue of this commuting matrix. Experimental evaluations show that the existing metrics are sensitive to different meta-paths or meta-structures and that the proposed SMSS outperforms the state-of-the-art metrics in terms of ranking and clustering.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 154, 15 August 2018, Pages 32-42
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 154, 15 August 2018, Pages 32-42
نویسندگان
Yu Zhou, Jianbin Huang, He Li, Heli Sun, Yan Peng, Yueshen Xu,