Meta Diagram based Active Social Networks Alignment笔记

abstract

社交网络对齐是很难的，因为缺少训练数据，网络异构性，以及一对一的约束。在实际的社交网络上的手动anchor nodes是很困难的，因为其花销很大。在社交网络中的信息通常是异构性的，所以建模起来很困难。作者提出一种主动迭代对齐ActiveIter模型。

introduction

网络的结构以及网络的属性信息应该同时被纳入到网络对齐的考虑范围中。现有的网络对齐模型大多是基于监督学习[7]，其目的是建立具有大量预标记的锚点链接的类化/回归模型来推断 其余未标记链接（现有和不存在的锚链接分别标记为正和负实例）。因此，现有的网络对齐模型[7]所需的大型训练数据集在现实世界中很少可用。

本文旨在研究异构网络的对齐问题，基于主动学习的方法。根据预先指定的查询预算（即标签查询时间），ANNA允许模型在学习过程中有选择地查询未标记的锚点链接的额外标签。

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