圖表示學習方法研究綜述

摘要： 針對圖表示方法的相關解析任務進行了研究，從形式化定義出發(fā)，首先以不同核心技術作為分類標準將圖表示學習方法劃分為五大類，其包括基于降維解析、矩陣分解、隨機游走、深度學習和其他表示學習方法。其次通過歸納與對比分析梳理各類技術發(fā)展脈絡，進而深層次展現各類圖表示方法的優(yōu)劣。隨后結合圖表示學習的常用數據集、評估方法和應用領域的歸納分析，展開動態(tài)性、可擴展性、可解釋性和可解析性的四維剖析。... （共13頁）