Réseaux de représentation d'apprentissage

L'apprentissage de représentations de réseaux est une technique qui consiste à mapper des structures de réseau complexes dans des espaces vectoriels de faible dimension, en visant à préserver la structure topologique et les informations attributaires des nœuds du réseau. Son objectif principal est d'améliorer les performances des données de réseau dans les tâches d'apprentissage automatique grâce à un apprentissage de représentation efficace, telles que la classification des nœuds, la prédiction des liens et la détection de communautés. Cette technologie présente une valeur d'application importante dans des domaines tels que la science des réseaux, le calcul social et les systèmes de recommandation, permettant l'exploitation efficace et l'utilisation de modèles latents et de relations dans les données de réseau.