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GraRep公司

swMATH编号： 32342
软件作者： S.Cao、W.Lu、Q.Xu
描述： GraRep：使用全局结构信息学习图形表示。本文提出了一种新的学习加权图顶点表示的模型GraRep。该模型学习低维向量来表示图中出现的顶点，与现有工作不同，它将图的全局结构信息集成到学习过程中。我们还正式分析了我们的工作与之前几项研究工作之间的联系，包括Perozzi等人的DeepWalk模型以及Mikolov等人的负抽样skip-gram模型。我们在语言网络上进行了实验，一个社交网络和一个引文网络，表明我们学习的全局表示可以有效地用作聚类、分类和可视化等任务的特征。实证结果表明，在此类任务中，我们的表示方法明显优于其他最先进的方法
主页： https://dl.acm.org/doi/10.1145/2806416.2806512
源代码：  https://github.com/benedekrozemberczki/GraRep
相关软件： 节点2vec;DeepWalk公司;线路;单词2vec;t-SNE公司;结构2vec;Walklets公司;亚当;metatah2vec;RolX公司;LIBLINEAR银行;ArnetMiner公司;PyTorch公司;SA集群;手套;私人电话;HIN2Vec公司;作为136;达奇;DynGEM公司
引用于： 32文件
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2 龚茂国
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2 谢、余
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2 赵、舒
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8 信息科学
4 数据挖掘与知识发现
3 物理A
2 信息计算杂志
2 统计力学杂志：理论与实验
2 计算机科学评论
1 计算
1 美国统计协会杂志
1 运筹学数学
1 神经网络
1 SIAM审查
1 人工智能研究杂志
1 混乱
1 数学生物科学与工程
1 人工智能与机器学习综合讲座
1 S（\vec{\text{e}}\）文学硕士期刊
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23 计算机科学（68至XX）
12 组合数学（05-XX）
9 统计学（62-XX）
3 统计力学，物质结构（82-XX）
3 运筹学、数学规划（90-XX）
3 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学（91-XX）
2 概率论与随机过程（60-XX）
1 线性代数和多线性代数；矩阵理论（15-XX）
1 几何图形（51至XX）
1 数值分析（65-XX）
1 生物学和其他自然科学（92-XX）
1 信息与通信理论、电路（94-XX）

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