[论文翻译]通过分层采样学习网络的拓扑表征

摘要—拓扑信息对于研究网络中节点间的关系至关重要。近年来，网络表示学习（NRL）通过将网络映射到低维向量空间，在分析大规模网络方面展现出显著优势。然而，现有大多数NRL方法仅专注于保留网络的局部拓扑结构，未能有效捕捉全局拓扑特征。为解决这一问题，我们提出了一种名为HSRL的新型NRL框架，旨在帮助现有NRL方法同时捕获网络的局部和全局拓扑信息。具体而言，HSRL采用基于社区感知的压缩策略，递归地将输入网络压缩为一系列更小的网络；随后使用现有NRL方法学习每个压缩网络的节点嵌入；最终通过拼接所有压缩网络的节点嵌入，获得输入网络的节点表示。在五个真实数据集上的链路预测实验表明，HSRL优于当前最先进的方法。