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网络是表达物体间连接关系的主要形式,针对网络的研究的一个关键问题是如何有效的提取网络中的特征信息。随着神经网络技术的发展,针对网络中节点的特征学习成为了一项新兴的研究任务。网络表示学习算法将网络中的结构信息转化为易于数学处理的低维稠密的向量模型,从而可以为后续分析任务奠定基础。近年来,网络嵌入学习问题吸引了大量研究者的关注,本文将针对近年来的网络嵌入学习工作进行系统性的介绍和总结