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《HARP-Hierarchical Representation Learning for Networks》论文解读
时间 2020-12-30
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《HARP-Hierarchical Representation Learning for Networks》论文解读 1.论文思路: 本论文遵循的是一个元策略提身网络嵌入的效果。想法是找到一个更小的图能够近似化原始图的全局结构,然后对这个简化的图进行初始化向量表示,以便更好的叠加到原始图的表示。然后基于这个想法提出:将图分解为一系列层次,然后将图的一系列层次结构从最初的层次结构嵌入表示一步步叠
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