【论文】解读Deep Neural Networks for Learning Graph Representations_随机冲浪模型-CSDN博客

网友收藏2024-01-25 04:40

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文章浏览阅读1.2k次，点赞4次，收藏5次。Deep Neural Networks for Learning Graph Representations摘要本文提出了一个新颖的学习图表示的模型，它可以对每个节点通过抓取图结构信息得到一个低维的向量表示。不同于前任的研究，我们采用一个‘随机冲浪模型’(random surfing model)去直接抓取结构信息，而不是使用Perozzi等人提出的基于采样方法的生成的线性序列。我们方法的优势将从理论和经验的角度来说明。我们还为Levy和Goldberg (2014)提出的矩阵分解方法提供了一个新的_随机冲浪模型

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