Représentation d'apprentissage sur graphe

"L'apprentissage de représentations sur graphe" est une technique qui transforme des données structurées en graphe en un espace vectoriel de faible dimension, visant à préserver la structure topologique et les informations attributaires des nœuds du graphe. Son objectif principal est d'améliorer les performances des données de graphe dans les tâches d'apprentissage automatique en apprenant des représentations de nœuds, d'arêtes ou de sous-graphes. Cette méthode présente une valeur d'application importante dans l'analyse des réseaux sociaux, les systèmes de recommandation, la bioinformatique et d'autres domaines, gérant efficacement des relations complexes et des structures de données non euclidiennes.