【摘 要】
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随着现实世界中网络规模的不断扩大及数据信息的指数级增长,利用传统的网络表示方法对网络进行表示面临巨大的挑战.为此,有关学者提出了网络表征学习,可以将网络中的所有节点
【机 构】
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北京林业大学工学院 山东 泰安 271200
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随着现实世界中网络规模的不断扩大及数据信息的指数级增长,利用传统的网络表示方法对网络进行表示面临巨大的挑战.为此,有关学者提出了网络表征学习,可以将网络中的所有节点表征为低维连续的实数向量.该方法极大提高了大数据计算的效率,减少了存储空间.这对网络数据深层次的挖掘及应用有着重要意义.本文主要针对异质网络和属性网络进行相关的介绍,对其发展现状进行了总结,同时也指出了网络表征学习的几个主要应用,最后是我们对论文的总结和展望.
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