计算机应用研究

作者：李青,王一晨,杜承烈,

单位：西北工业大学计算机学院,西安710129；

关键词：图表示,图模型,图表示学习方法,表示学习,深度学习,

基金：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；；

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。

来源：2023年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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