【摘 要】
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网络是一系列节点和边的集合,通常表示成一个包含节点和边的图。许多复杂系统都以网络的形式来表示,如社交网络、生物网络和信息网络。为了使网络数据的处理变得简单有效,针
【基金项目】
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国家自然科学基金(61473149)
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网络是一系列节点和边的集合,通常表示成一个包含节点和边的图。许多复杂系统都以网络的形式来表示,如社交网络、生物网络和信息网络。为了使网络数据的处理变得简单有效,针对网络中节点的表示学习成为了近年来的研究热点。网络表示学习旨在为网络中的每个节点学习一个低维稠密的表示向量,进而可将得到的向量表示运用到常见的网络分析任务中,如节点聚类、节点分类和链路预测等。然而,绝大多数真实网络节点都有丰富的属性信息,如社交网络中的用户资料和引文网络中的文本内容。网络的属性信息对网络表示具有重要的作用,当网络高度稀疏时,网络的
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