网络嵌入

携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第4天，点击查看活动详情 前言 简介 原文链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3394486.340

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@TOC 前言 简介 原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9517031 期刊：IEEE Transactions on System

@TOC 前言 简介 原文链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3292500.3330924 代码链接：https://github.com/NKU-IIPLab/Ne

前言 简介 原文链接：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-59416-9_28 会议：International Conferenc

@TOC 前言 简介 原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025520306642 期刊：Information S

前言 简介 原文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/3294771.3294869 会议：NIPS'17: Proceedings of the 31st In

前言 简介 原文链接：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-62005-9_2 会议：International Conference

前言 Abstract 近年来，网络嵌入引起了越来越多的关注 大多数现有的方法只基于拓扑结构来学习节点表示 然而在许多实际应用程序中，节点常常与丰富的属性相关联 因此，学习基于拓扑结构和节点属性的节点

前言 Abstract 随机游走是许多现有的节点嵌入和网络表示学习方法的核心 传统的随机游走的限制： 由这些方法产生的嵌入捕获顶点之间的邻近性(社区)，而不是结构相似性(角色) 此外，嵌入无法转移到新

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第32天，点击查看活动详情 前言 3. STRUCTURAL DEEP NETWORK EMBEDDING 3.1 Problem

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第32天，点击查看活动详情 前言 ABSTRACT 现有的网络嵌入方法几乎都采用浅模型（ shallow models） 然而，由于

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第31天，点击查看活动详情 前言 3.1 Notations and Definitions $G=(V,E)$ $N(v)={u|

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 前言 ABSTRACT 网络嵌入的目的是在嵌入空间中保持顶点的相似性 现有的方法通常通过节点之间的直接连

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第29天，点击查看活动详情 前言 3. Method 3.1. Notions $G = {V, E}$ $N(u)={u \in

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第28天，点击查看活动详情 前言 ABSTRACT 基于角色的网络嵌入旨在将网络映射为低维节点表示，同时保持结构相似性。 邻接矩阵既

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第27天，点击查看活动详情 前言 4. LINE: LARGE-SCALE INFORMATION NETWORK EMBEDDIN

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第25天，点击查看活动详情 前言 3. PROBLEM DEFINITION Definition 1. (Information