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MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:4

题名/责任者:
网络表示学习的理论与应用/王静红著
出版发行项:
北京:科学出版社,2024
ISBN及定价:
978-7-03-077885-7/CNY128.00
载体形态项:
213页:图;24cm
个人责任者:
王静红
学科主题:
机器学习
中图法分类号:
TP181
提要文摘附注:
本书介绍了在人工智能与大数据时代背景下,网络表示学习的理论与应用。提出了网络表示学习的关键在于将网络中的节点映射到低维空间,形成能够反映节点间复杂关系的向量表示。本书讨论了各种先进的网络表示学习方法,如基于图注意力机制、图自编码器和深度学习技术,并提供了大量实验和案例分析,展示了这些方法在不同数据集上的应用效果。这些案例覆盖了社交网络、生物信息学、知识图谱等领域,证明了网络表示学习技术在多样化场景中的适用性和有效性。
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