文章摘要:为理解不同异构网络嵌入模型之间的差异， 并解决评估异构网络嵌入模型所存在的定性分析复杂且隐藏的问题， 统一模型的评估指标和任务， 训练模型以获取模型训练过程中的大量参数和特征信息， 保留完整且非均值化的评估结果进行可视化. 设计并实现了一个交互对比可视分析工具——HINCompare， 包括基础评估指标的分布概览和推荐结果对比视图， 以及模型嵌入过程中融合的局部拓扑结构特征视图， 以探索模型中不同特征聚合方法所存在的共同模式和不同架构的模型之间的差异. 此外， HINCompare通过热力图展示了用户在电影类型和年份上的偏好特征， 可结合推荐结果的上下文信息进行分析和评估， 解决推荐中的黑盒问题， 提供推荐结果的来源信息， 增加可解释性. 最后， 通过真实的豆瓣电影数据验证了系统的有效性.

文章关键词:

项目基金: 上一篇：戏剧电影与电视艺术论文_VR影像艺术正在成为新 下一篇：没有了