Hermitian Laplacian Operator for Vector Representation of Directed Graphs: An Application to Word Association Norms

机译：有向图的矢量表示的埃尔米特Laplacian运算符：在单词联想规范中的应用

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In this paper, we propose a spectral method for the analysis of directed graphs. For this purpose, a Hermitian Laplacian operator is proposed, that defines interesting properties for the embedding of a graph into a vector space. We use the notions of the Hermitian Laplacian operator to embed a directed graph structure, build over corpura of Word Association Norms, into a vector space. We show that the Hermitian Laplacian operator has advantages over a traditional Laplacian operator when the original structure of the graph is directed. Moreover, we compare the lexical relations obtained by a WAN graph with the connections the Hermitian Laplacian operator establishes between the words of the corpora.

机译：在本文中，我们提出了一种用于有向图分析的频谱方法。为此，提出了一种Hermitian Laplacian运算符，该运算符定义了将图嵌入向量空间的有趣属性。我们使用Hermitian Laplacian运算符的概念将有向图结构嵌入到单词关联规范的语料库之上，并将其嵌入到向量空间中。我们表明，当有向图的原始结构被定向时，埃尔米特Laplacian算子比传统Laplacian算子具有优势。此外，我们将WAN图获得的词汇关系与Hermitian Laplacian运算符在语料库词之间建立的连接进行了比较。

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来源
《Mexican international conference on artificial intelligence》|2017年|44-56|共13页
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Victor Mijangos; Gemma Bel-Engux; Natalia Arias-Trejo; Julia B. Barron-Martinez;
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