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
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
نویسندگان
, , , , , ,