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近年來(lái)，以微博、微信、Facebook為代表的社交網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注．傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型利用圖矩陣表示的譜特性。由于其效率低下、效果不佳。難以應(yīng)用到真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中．近幾年，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示學(xué)習(xí)方法因算法效率高、能較好保存網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息，逐漸成為網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的主流算法．網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)因?yàn)椴煌愋偷年P(guān)系而相互連接，這些關(guān)系里隱藏了非常豐富的信息（如興趣、家人），但所有現(xiàn)存方法都沒(méi)有區(qū)分節(jié)點(diǎn)之間邊的關(guān)系類型，本文提出一個(gè)能夠編碼這種關(guān)系信息的無(wú)監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型NEES，首先通過(guò)邊采樣得到能夠反映邊關(guān)系類型信息的邊向量，其次利用邊向量為圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)學(xué)習(xí)到一個(gè)低維表示．我們分別在幾個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了多標(biāo)簽分類、邊預(yù)測(cè)等任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明NEES方法能取得超過(guò)現(xiàn)存最好算法的優(yōu)異效果。且其是可規(guī)?；摹？梢院芎玫貞?yīng)用于大型網(wǎng)絡(luò)的表示與計(jì)算。
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