Lernende Netzwerkrepräsentationen

Das Lernen von Netzwerkrepräsentationen ist eine Technik, die komplexe Netzwerkstrukturen in niedrigdimensionale Vektorräume abbildet, wobei das Ziel ist, die topologische Struktur und die Knotenattributinformation des Netzwerks zu erhalten. Ihr Kernziel besteht darin, durch effektives Repräsentationslernen die Leistung von Netzwerkdaten in maschinellen Lernaufgaben wie Knotenklassifizierung, Link-Vorhersage und Community-Erkennung zu verbessern. Diese Technologie hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Netzwerkforschung, soziale Computing und Empfehlungssysteme, da sie das effektive Auswerten und Nutzen verborgener Muster und Beziehungen in Netzwerkdaten ermöglicht.