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近年来，图上的无监督网络表示学习(unsupervised network representation learning，简称UNRL)方法取得了显著进展，包括灵活的随机游走方法、新的优化目标和深度架构。然而，没有一个共同基准来系统地比较嵌入方法来理解它们对于不同的图和任务的性能。我们认为，大多数的UNRL方法不是建模和利用节点的邻域，就是我们所说的节点上下文信息。这些方法在定义和对上下文的利用上有很大的不同。

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清华大学、刘知远教授的博士生的博士涂存超 的 论文和答辩PPT。面向社会计算的网络表示学习，学习如何表示用户信息与item信息，以便更好地匹配。

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