TriDNR 三方深度网络表示形式，发布于IJCAI 2016：1895-1901。 这些代码实现了TriDNR算法，该算法学习网络中每个节点的连续表示。 TriDNR从三个角度使用信息，包括节点结构，节点内容和节点标签（如果有），以共同学习最佳节点表示形式 该代码是使用gensim和DeepWalk软件包在Python中开发的。 所有必需的软件包都在requirements.txt中定义。 要安装所有要求，只需使用以下命令： pip install -r requirements.txt “ demo.py”中提供了一个演示，该演示运行并比较了几种算法 关于数据集：本文中有两个网络数据集，即DBLP和Citeseer-M10。 每个数据集包含3个文件： 1. docs.txt : title information of each node in a network, each

Representation Learning on Networks 1) Node embeddings：Map nodes to low dimensional embeddings 2) Graph neural networks：Deep learning architectures for graph structured data 3) Applications

这也是一篇关于关于网络表述学习的综述，国外一篇很具代表性的survey，

Deep Attributed Network Embedding by Preserving Structure and Attribute Information

t-BNE: Tensor-based Brain Network Embedding