网站介绍：文章浏览阅读2k次，点赞3次，收藏2次。原文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/3015812.3015982会议：AAAI‘16 （CCF A类）年度：2016在本文中，我们提出了一种新的学习图表示的模型该模型通过捕获图结构信息来生成每个顶点的低维向量表示与以往的研究不同，我们采用随机冲浪模型（ random surfing model）直接获取图结构信息，而不是使用Perozzi等人(2014)提出的基于抽样的方法生成线性序列我们还为Levy和Goldberg(2014)提出的矩阵分解方法提供了一个新的_deep neural networks for learning graph representations
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- 链接标题：【论文阅读｜深读】DNGR:Deep Neural Networks for Learning Graph Representations-CSDN博客
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