图嵌入技术、应用及性能：一项调查

May, 2017

图嵌入技术、应用及性能：一项调查

Graph Embedding Techniques, Applications, and Performance: A Survey

Palash Goyal, Emilio Ferrara

TL;DR本文综述了图嵌入技术的各种方法，介绍了三个不同的分类方法的代表性算法，并分析了它们在不同任务上的表现。文章最终结论是提出了一些潜在的应用和未来方向，并介绍了一个名为 GEM 的 Python 库，其中提供了所有介绍的算法作为一个统一的接口，以促进和便利这个领域的研究。

Abstract

Graphs, such as social networks, word co-occurrence networks, and communication networks, occur naturally in various real-world applications. Analyzing them yields insight into the structure of society, language, and different patterns of communication. Many approaches have been proposed to perform the analysis. Recently, methods which use the representation

graph embedding techniques factorization methods random walks deep learning python library

发现论文，激发创造

图嵌入的全面调查：问题、技术和应用

本文从图形嵌入的定义、挑战及其使用展开了全面综述，总结了图形嵌入的应用领域，提出了四个未来研究方向。

Sep, 2017

图表示学习：调查

通过解释图嵌入任务及其挑战、回顾广泛的图嵌入技术、评估多种先进方法并比较它们的性能，本文综述了图表示学习的最新研究进展，同时探讨了其在潜在应用和未来发展方向的应用与发展。

Sep, 2019

图表示学习：方法与应用

本文综述了在图表示学习领域中，基于深度学习和非线性降维等技术的自动编码图结构为低维向量方法，包括基于矩阵分解、随机游走、图神经网络等方法，并开发了一个统一框架描述这些最新的方法，并为未来的工作提出了一些重要应用和方向。

Sep, 2017

在生物医学网络上的图嵌入：方法、应用和评估

本文选择 11 种代表性的图嵌入方法，对药物 - 疾病关联、药物 - 药物交互、蛋白质 - 蛋白质相互作用、医学术语语义分类和蛋白功能预测等 5 个生物医学任务的 3 种预测方法进行评估比较，并提出了挑选嵌入方法和设置超参数的普适指导原则。结果表明，最近的图嵌入方法在未使用任何生物学特征的情况下，能够取得与具有生物学特征的方法相媲美的预测性能。

Jun, 2019

图学习：综述

本文综述了图学习领域的现状和发展，主要包括四种现有的学习方法：图信号处理、矩阵分解、随机游走和深度学习。并且介绍了这些方法在文本、图像、科学、知识图谱和组合优化等领域的应用，以及该领域未来的研究方向。

May, 2021

网络嵌入教程

本次调查综述了网络嵌入的发展历史以及对分类、聚类、链接预测和可视化等任务的作用，将网络嵌入方法根据不同场景进行了分类，包括监督学习、无监督学习、同质网络和异质网络等。最后，探讨了网络嵌入未来的研究方向。

Aug, 2018

经典图结构特征在社区标记上胜过基于因式分解的图嵌入方法

本研究分析并探讨了基于单节点低维度向量嵌入模型的无监督图表示学习方法在节点对社群标记任务方面的表现，发现相对于经典的基于结构特征的模型，该类模型表现较差且在实践中结果不够稳定，因而在捕获社群结构方面存在局限性。

Jan, 2022

网络嵌入调查

本文介绍了网络嵌入方法的发展和分类，包括结构、属性、有监督、非监督等多种方法，并讨论了其评价指标和未来发展方向以及在构建有效系统中的应用。

Nov, 2017

知识图谱嵌入及其应用调查

该论文介绍了知识图谱嵌入在推荐系统、查询扩展和实体嵌入等领域的应用，并探讨了包括基于结构信息、文本信息和图像信息的 KG 嵌入模型。

Jul, 2021

近期基于随机游走的知识图嵌入方法综述

本文主要介绍了知识图谱及其嵌入方法，并回顾了最近发展的一些基于随机游走的嵌入方法。

Jun, 2024