Graph Embedding图嵌入
图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息,将图中顶点表示为低维向量,以便使用简单的机器学习算法(例如,支持向量机分类)进行处理。许多图嵌入算法通常是无监督的算法,它们可以大致可以划分为三个类别,即矩阵分解、随机游走和深度学习方法。
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