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图表示学习方法研究综述
1
作者
李青
王一晨
杜承烈
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第6期1601-1613,共13页
针对图表示方法的相关解析任务进行了研究,从形式化定义出发,首先以不同核心技术作为分类标准将图表示学习方法划分为五大类,其包括基于降维解析、矩阵分解、随机游走、深度学习和其他表示学习方法。其次通过归纳与对比分析梳理各类技...
针对图表示方法的相关解析任务进行了研究,从形式化定义出发,首先以不同核心技术作为分类标准将图表示学习方法划分为五大类,其包括基于降维解析、矩阵分解、随机游走、深度学习和其他表示学习方法。其次通过归纳与对比分析梳理各类技术发展脉络,进而深层次展现各类图表示方法的优劣。随后结合图表示学习的常用数据集、评估方法和应用领域的归纳分析,展开动态性、可扩展性、可解释性和可解析性的四维剖析。最后总结并展望了图表示学习的未来研究趋势与发展方向。
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关键词
图
表示
图
模型
图表示学习方法
表示
学习
深度
学习
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职称材料
题名
图表示学习方法研究综述
1
作者
李青
王一晨
杜承烈
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第6期1601-1613,共13页
基金
国家自然基金项目青年基金资助项目(62102316)
国家自然科学项目面上项目(62171382)
+1 种基金
航空科学基金资助项目(20200051053002)
“十四五”共用信息系统装备预先研究项目。
文摘
针对图表示方法的相关解析任务进行了研究,从形式化定义出发,首先以不同核心技术作为分类标准将图表示学习方法划分为五大类,其包括基于降维解析、矩阵分解、随机游走、深度学习和其他表示学习方法。其次通过归纳与对比分析梳理各类技术发展脉络,进而深层次展现各类图表示方法的优劣。随后结合图表示学习的常用数据集、评估方法和应用领域的归纳分析,展开动态性、可扩展性、可解释性和可解析性的四维剖析。最后总结并展望了图表示学习的未来研究趋势与发展方向。
关键词
图
表示
图
模型
图表示学习方法
表示
学习
深度
学习
Keywords
graph representation
graph model
graph representation learning method
representation learning
deep learning
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图表示学习方法研究综述
李青
王一晨
杜承烈
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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