Semantic-Enriched Heterogeneous Embeddings for Enhanced Node Classification - Angonese, Silvio Fernando; Galante, Renata (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
Sistemas de Informação dependem cada vez mais de dados heterogêneos e multimodais, o que dificulta a construção de representações de nós informativas. Este trabalho propõe um processo para geração de embeddings heterogêneos enriquecidos semanticamente, integrando características locais, representações multimodais e metapaths orientados por ontologia. Experimentos em um grafo de Pessoas demonstram que composições de embeddings superam embeddings individuais, alcançando maiores valores de F1-macro e maior estabilidade. Os resultados indicam que a combinação de semântica multimodal com metapaths orientados por ontologia melhora a qualidade das representações e a generalização em ambientes heterogêneos.