Network Embedding中方法回顾

网络嵌入方法（Network Embedding）旨在学习网络中节点的低维度潜在表示，所学习到的特征表示可以用作基于图的各种任务的特征，例如分类，聚类，链路预测和可视化。 传统意义上的 Graph Embedding 被看成是一个降维的过程，而主要的方法包括主成分分析（PCA）和多维缩放（MDS）。所有的方法都可以理解成运用一个 n × k 的矩阵来表示原始的 n × m 矩阵，其中 k << n

>>阅读原文<<