基本信息

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文档摘要

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深度神经网络赋能异质网：节点分类与表征学习的创新探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，网络数据呈现出爆炸式增长，并且其结构和内容愈发复杂多样。异质网络作为一种能够更精准描述现实世界复杂关系的网络模型，正逐渐成为研究的焦点。异质网络是指由多种不同类型的节点和边组成的网络，与传统的同质网络（仅包含单一类型节点和边）相比，异质网络能够更全面、细致地反映现实世界中各种实体之间的复杂关系。例如，在社交网络中，不仅存在用户节点，还可能包含用户发布的内容节点（如帖子、图片、视频等），以及用户之间的关注关系边、用户与内容之间的发布、点赞、评论等多种关系边。在生物网络中，节点可以是基因、蛋