图表示学习方法研究综述
Survey on graph representation learning methods
西北工业大学 计算机学院, 西安 710129
摘要
针对图表示方法的相关解析任务进行了研究，从形式化定义出发，首先以不同核心技术作为分类标准将图表示学习方法划分为五大类，其包括基于降维解析、矩阵分解、随机游走、深度学习和其他表示学习方法。其次通过归纳与对比分析梳理各类技术发展脉络，进而深层次展现各类图表示方法的优劣。随后结合图表示学习的常用数据集、评估方法和应用领域的归纳分析，展开动态性、可扩展性、可解释性和可解析性的四维剖析。最后总结并展望了图表示学习的未来研究趋势与发展方向。
基金项目
国家自然基金项目青年基金资助项目(62102316)
国家自然科学项目面上项目(62171382)
航空科学基金资助项目(20200051053002)
“十四五”共用信息系统装备预先研究项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0504
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 1601-1613
文章编号: 1001-3695(2023)06-001-1601-13
发布历史
[2023-01-13] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版
引用本文
李青, 王一晨, 杜承烈. 图表示学习方法研究综述 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1601-1613. (Li Qing, Wang Yichen, Du Chenglie. Survey on graph representation learning methods [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1601-1613. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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