基于矩阵循环叠加的网络特征结构表示

作者：毕阳; 何嘉林; 崔东旭; 任卫平

来源：太原师范学院学报(自然科学版), 2022, 21(01): 41-44.

• 复杂网络
• 深度学习
• 矩阵分解
• 奇异值分解

网络表示学习是为了将网络中的顶点用低维的向量进行表示，将网络的整体结构保持的完整.这些表示过后的向量可以被看做原始网络的特征，进行下游任务，在多标签节点分类，多路链路预测实验时，结果表明我们的方法在不同数据集中有着优秀的表现.

• 单位
  西华师范大学