【摘 要】
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属性图嵌入旨在将属性图中的节点表示为低维向量，同时保留节点的拓扑信息和属性信息。属性图嵌入已经有一系列相关工作，它们大多数是有监督或半监督。在实际应用中，需要标记的节点数量多，难度大，消耗了巨大的人力物力。本文针对上述问题以无监督的视角重新分析，提出了一种无监督的属性图嵌入算法。该算法首先通过已存在的无属性图嵌入算法和图的属性分别计算节点的拓扑信息和属性信息，其次利用图卷积网络（GCN）得到节点的
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属性图嵌入旨在将属性图中的节点表示为低维向量，同时保留节点的拓扑信息和属性信息。属性图嵌入已经有一系列相关工作，它们大多数是有监督或半监督。在实际应用中，需要标记的节点数量多，难度大，消耗了巨大的人力物力。本文针对上述问题以无监督的视角重新分析，提出了一种无监督的属性图嵌入算法。该算法首先通过已存在的无属性图嵌入算法和图的属性分别计算节点的拓扑信息和属性信息，其次利用图卷积网络（GCN）得到节点的嵌入向量，并使得嵌入向量与拓扑信息及属性信息的差最小，最终使拓扑信息和属性信息都相似的成对节点得到相似嵌
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