网络数据可以用来描述事物及事物之间的复杂联系。真实世界中诸如社交、文献引文等大型网络,结构复杂、规模大,节点通常包含丰富的内容信息,随之带来的网络高维、稀疏等特点给机器学习带来前所未有的挑战。网络表示学习融合网络结构信息和节点内容信息将网络节点映射到低维向量空间,能够提高机器学习的效率。根据网络特点对不同类型的网络表示学习进行了介绍与总结。
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