學(xué)習(xí)筆記，僅供參考，有錯必糾

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文章目錄

• • 圖表示學(xué)習(xí)2.0
  • • 圖表示學(xué)習(xí)2.0 的 分類
    • • 基于分解的方法
      • • 例子(推薦系統(tǒng))
      • 基于隨機(jī)游走的方法
      • 基于深度學(xué)習(xí)的方法
      • 基于深度學(xué)習(xí)的圖表示一定比基于分解和隨機(jī)游走的圖表示效果更好嗎？
    • 基于隨機(jī)游走的圖表示學(xué)習(xí)
    • • 隨機(jī)游走序列的生成
      • skip-gram學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)表示
      • 優(yōu)點(diǎn)
      • 缺點(diǎn)
      • node2vec(考慮邊權(quán),深度優(yōu)先,廣度優(yōu)先)
    • 基于矩陣分解的圖表示學(xué)習(xí)
    • • 高階矩陣分解
      • 二部圖矩陣分解
      • 隨機(jī)游走的圖表示學(xué)習(xí)VS矩陣分解的圖表示學(xué)習(xí)
    • 基于深度學(xué)習(xí)的圖表示學(xué)習(xí)
    • • SHINE(針對包含多種復(fù)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的初识图机器学习(part5)--图表示学习2.0的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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