SNoRe: التعلم غير المن SUPERVISED القابل للتوسع لتمثيلات الرموز العقدية

التعلم من شبكات الحياة الواقعية المعقدة هو مجال بحث حيوي، حيث شهدت السنوات الأخيرة تقدمًا ملحوظًا في تعلم تمثيلات عقد الشبكة ذات الأبعاد المنخفضة والمعلومات الغنية. ومع ذلك، فإن الطرق الرائدة ليست بالضرورة قابلة للتفسير وبالتالي ليست مطبقة تمامًا في الإعدادات الحساسة مثل المهام الطبية البيولوجية أو تشكيل ملفات المستخدم الشخصية، حيث يكون اكتشاف التحيز الصريح ذو أهمية كبيرة.الخوارزمية المقترحة SNoRe (تمثيلات العقد الرمزية) قادرة على تعلم تمثيلات رمزية يمكن فهمها من قبل البشر لعقد الشبكة الفردية، بناءً على تشابه هashes الجوار التي تعمل كخصائص (مميزات). خصائص SNoRe القابلة للتفسير تناسب التفسير المباشر للتنبؤات الفردية، وهو ما نوضحه من خلال ربطها بأداة التفسير الفردي SHAP الشائعة الاستخدام للحصول على نوغرامات تمثل أهمية الخصائص الفردية لتصنيف معين. وفقًا لمعرفتنا، هذا هو أحد أولى هذه المحاولات في إعداد غرس العقد الهيكلي.في التقييم التجريبي الذي أجري على أحد عشر مجموعة بيانات حقيقية، أثبتت SNoRe أنها تنافس الأساليب الأساسية القوية مثل مُشفِّر الرسم البياني المتغير (variational graph autoencoders)، node2vec و LINE. يتوسع التنفيذ المتجهي لـ SNoRe إلى شبكات كبيرة، مما يجعله مناسبًا للمهام الحديثة للتعلم والتحليل الشبكي.