学习网络表示

学习网络表示是一种将复杂网络结构映射到低维向量空间的技术，旨在保留网络的拓扑结构和节点属性信息。其核心目标是通过有效的表示学习，提升网络数据在机器学习任务中的表现，如节点分类、链路预测和社区检测等。该技术在网络科学、社会计算和推荐系统等领域具有重要应用价值，能够有效挖掘和利用网络数据的潜在模式和关系。