基于子图卷积自编码的网络表示学习算法：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化信息爆炸的时代，网络数据呈现出前所未有的规模和复杂性，从社交网络中人与人之间的关系网络，到生物领域中蛋白质相互作用网络，再到互联网中的网页链接网络等，这些网络数据蕴含着丰富的信息，对于理解各种复杂系统的结构和功能具有至关重要的价值。然而，原始的网络数据往往是高维且稀疏的，直接处理这些数据不仅计算成本高昂，而且难以提取有效的特征和模式，因此，网络表示学习应运而生，成为了数据挖掘和机器学习领域中的关键研究方向。

网络表示学习旨在将复杂的网络结构转化为低维、稠密且富有语义信息的向量表示，这种向量表示