【摘 要】
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随着信息网络的不断发展,现实生活中的网络往往是由多种类型的节点、链接组成的异质信息网络,传统的针对单一类型的同质网络表示学习方法不能直接应用于异质网络.近年来,越来
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,河北 石家庄 050031
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随着信息网络的不断发展,现实生活中的网络往往是由多种类型的节点、链接组成的异质信息网络,传统的针对单一类型的同质网络表示学习方法不能直接应用于异质网络.近年来,越来越多的研究者提出针对异质信息网络的表示学习方法.本文首先介绍了异质信息网络表示学习的发展历程,然后将现有的异质信息网络表示学习方法进行分类,并对各个类别下的代表性算法进行系统性的介绍,简单阐述了异质信息网络表示学习的应用场景,最后给出了该领域未来的发展方向.
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