網(wǎng)絡是一種常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在社交、通信和生物等領域廣泛存在,如何對網(wǎng)絡頂點進行表示是學術(shù)界和工業(yè)界廣泛關(guān)注的難點問題之一.網(wǎng)絡頂點表示學習旨在將頂點映射到一個低維的向量空間,并且能夠保留網(wǎng)絡中頂點間的拓撲結(jié)構(gòu).本文在分析網(wǎng)絡頂點表示學習的動機與挑戰(zhàn)的基礎上,對目前網(wǎng)絡頂點表示學習的主流方法進行了詳細分析與比較,主要包括基于矩陣分解、基于隨機游走和基于深度學習的方法,最后介紹了衡量網(wǎng)絡頂點表示性能的方法. 

【文章頁數(shù)】：12 頁


本文編號：3651512