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图嵌入模型综述
文献摘要：
图分析用于深入挖掘图数据的内在特征,然而图作为非欧几里德数据,传统的数据分析方法普遍存在较高的计算量和空间开销.图嵌入是一种解决图分析问题的有效方法,其将原始图数据转换到低维空间并保留关键信息,从而提升节点分类、链接预测、节点聚类等下游任务的性能.与以往的研究不同,同时对静态图和动态图嵌入文献进行全面回顾,提出一种静态图嵌入和动态图嵌入通用分类方法,即基于矩阵分解的图嵌入、基于随机游走的图嵌入、基于自编码器的图嵌入、基于图神经网络(GNN)的图嵌入和基于其他方法的图嵌入.其次,对静态图和动态图方法的理论相关性进行分析,对模型核心策略、下游任务和数据集进行全面总结.最后,提出了四个图嵌入的潜在研究方向.
文献关键词：
图嵌入;静态图嵌入;动态图嵌入;随机游走;图神经网络(GNN)
中图分类号：
作者姓名：
袁立宁;李欣;王晓冬;刘钊
作者机构：
中国人民公安大学 信息网络安全学院,北京 100038;天津市公安局河西分局 科技信息化支队,天津 300202;天津市公安局河东分局 科技信息化支队,天津 300171;中国人民公安大学 新型犯罪研究中心,北京 100038
文献出处：
引用格式：
[1]袁立宁;李欣;王晓冬;刘钊-.图嵌入模型综述)[J].计算机科学与探索,2022(01):59-87
A类：
静态图嵌入
B类：
嵌入模型,图数据,内在特征,欧几里德,数据分析方法,计算量,开销,分析问题,数据转换,换到,低维空间,关键信息,节点分类,链接预测,节点聚类,动态图嵌入,全面回顾,分类方法,矩阵分解,随机游走,自编码器,图神经网络,GNN,其他方法,核心策略
AB值：
0.313065
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