社交网络中的网络表示学习技术

传统的网络表示一般使用高维的稀疏向量。。但是高维稀疏的表示也成为了人们使用统计学习方法时的局限所在,,,因为高维的向量将会花费更多的运行时间和计算空间。。。随着表示学习技术的发展,,,,研究者转而探索将网络中的节点表示为低维稠密的向量表示方法,,有效融合网络结构与节点外部信息,,,形成更具区分性的网络表示成为挑战。。。


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