动态图表示学习,动态图分析论文汇总项目
本项目总结了动态图表示学习的有关论文,该项目在持续更新中,欢迎大家看/星/叉!
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目录如下:
静态图表示与分析工作
针对静态图表示学习以及静态图分析,挖掘领域,挑选出个人认为值得继承的引用数更高,知名度较高的或最近的一些工作。
node2vec:网络的可扩展功能学习
作者:Grover A,Leskovec J.(阿姆斯特丹大学)
发表时间:2016
发表于:KDD 2016
标签:图表示学习
概述:依据表示学习,提出了一套在网络中学习连续连续类型表示的方法,取代了传统使用人工定义的例程结构化特征的方式
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