TIMILSINA, Mohan, Vít NOVÁČEK, Mathieu DAQUIN a Haixuan YANG. Boundary heat diffusion classifier for a semi-supervised learning in a multilayer network embedding. NEURAL NETWORKS. ENGLAND: PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 2022, roč. 156, č. 1, s. 205-217. ISSN 0893-6080. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2022.10.005.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Boundary heat diffusion classifier for a semi-supervised learning in a multilayer network embedding
Název česky Boundary heat diffusion classifier for a semi-supervised learning in a multilayer network embedding
Autoři TIMILSINA, Mohan, Vít NOVÁČEK (203 Česká republika, garant, domácí), Mathieu DAQUIN a Haixuan YANG.
Vydání NEURAL NETWORKS, ENGLAND, PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 2022, 0893-6080.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Nizozemské království
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW original online article
Impakt faktor Impact factor: 7.800
Kód RIV RIV/00216224:14330/22:00127569
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Doi http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2022.10.005
UT WoS 000886066900007
Klíčová slova anglicky diffusion; multi-layer embedding; neural network
Štítky Artificial Intelligence, knowledge graphs, machine learning
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 3. 2023 12:05.
Anotace
The scarcity of high-quality annotations in many application scenarios has recently led to an increasing interest in devising learning techniques that combine unlabeled data with labeled data in a network. In this work, we focus on the label propagation problem in multilayer networks. Our approach is inspired by the heat diffusion model, which shows usefulness in machine learning problems such as classification and dimensionality reduction. We propose a novel boundary-based heat diffusion algorithm that guarantees a closed-form solution with an efficient implementation. We experimentally validated our method on synthetic networks and five real-world multilayer network datasets representing scientific coauthorship, spreading drug adoption among physicians, two bibliographic networks, and a movie network. The results demonstrate the benefits of the proposed algorithm, where our boundary-based heat diffusion dominates the performance of the state-of-the-art methods.
VytisknoutZobrazeno: 21. 7. 2024 16:29