基本信息

---

下载

文档摘要

---

融合网络侧信息的网络表示学习方法的深度探索与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在数字化时代，网络数据呈爆炸式增长，从社交网络中用户之间的复杂关系，到生物信息学里蛋白质分子间的相互作用，网络无处不在，承载着丰富的信息。网络表示学习作为挖掘网络数据潜在价值的关键技术，旨在将复杂的网络结构映射为低维向量表示，为后续的数据分析与挖掘任务提供高效、可计算的基础。其重要性体现在多个领域，例如在社交网络分析中，通过网络表示学习可以精准地识别用户社群、预测用户行为，为个性化推荐、精准营销等提供有力支持；在生物信息学领域，能够帮助研究人员深入理解生物分子的功能和相互作用机制，为药物研发、疾病诊断等提供新的