基于边采样的网络表示学习模型

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近年来,以微博、微信、Facebook为代表的社交网络不断发展网络表示学习引起了学术界和工业界的广泛关注.传统的网络表示学习模型利用图矩阵表示的谱特性,由于其效率低下、效果不佳,难以应用到真实网络中.近几年,基于神经网络的表示学习方法因算法效率高、较好地保存了网络结构信息,逐渐成为网络表示学习的主流算法.网络中的节点因为不同类型的关系而相互连接,这些关系里隐藏了非常丰富的信息(如兴趣、家人),但所有现存方法都没有区分节点之间边的关系类型.提出一种能够编码这种关系信息的无监督网络表示学习模型NEES(net
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