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图表示学习方法研究综述

Survey on graph representation learning methods
李青
王一晨
杜承烈
西北工业大学 计算机学院, 西安 710129

摘要

针对图表示方法的相关解析任务进行了研究,从形式化定义出发,首先以不同核心技术作为分类标准将图表示学习方法划分为五大类,其包括基于降维解析、矩阵分解、随机游走、深度学习和其他表示学习方法。其次通过归纳与对比分析梳理各类技术发展脉络,进而深层次展现各类图表示方法的优劣。随后结合图表示学习的常用数据集、评估方法和应用领域的归纳分析,展开动态性、可扩展性、可解释性和可解析性的四维剖析。最后总结并展望了图表示学习的未来研究趋势与发展方向。

基金项目

国家自然基金项目青年基金资助项目(62102316)
国家自然科学项目面上项目(62171382)
航空科学基金资助项目(20200051053002)
“十四五”共用信息系统装备预先研究项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0504
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 1601-1613
文章编号: 1001-3695(2023)06-001-1601-13

发布历史

[2023-01-13] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版

引用本文

李青, 王一晨, 杜承烈. 图表示学习方法研究综述 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1601-1613. (Li Qing, Wang Yichen, Du Chenglie. Survey on graph representation learning methods [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1601-1613. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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