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面向不同网络结构和应用任务的网络表示学习研究进展

作者:赵卫绩; 孙晓霞; 刘井莲; 佟良信息网络网络表示学习网络嵌入社区发现

摘要:随着大型社会媒体网络的蓬勃发展,产生了各种复杂数据类型的网络大数据。传统的谱方法、概率生成模型等网络表示学习技术不能满足大网络数据时代的需求,近年来,网络表示学习成为了复杂网络分析的一个新的研究热点。基于此,在对网络表示学习深入研究的基础上,结合国内外最新研究工作,全面探讨了网络表示学习的若干问题。文章介绍了网络表示学习的研究背景和相关定义;按照网络结构分类,分别介绍了同构网络和异质网络表示学习经典算法,并进行对比分析;探讨网络表示学习的应用任务和未来研究前景。

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绥化学院学报

《绥化学院学报》(CN:23-1569/Z)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《绥化学院学报》办刊宗旨概括为:追寻科学理念,探索学术真知,传播先进文化,塑造大学精神。主要栏目:中国社会发展研究、黑龙江作家研究、大学写作研究、绥化研究、中国古典文学研究、比较文学与世界文学研究、20世纪中国文学研究。

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