本研究提出了一种新的动态属性网络嵌入框架 ——DANE，该框架采用了一种离线方法来达成共识嵌入，然后利用矩阵扰动理论来在在线方式下保持末状态的新鲜度。

Jun, 2017

该论文提出了一种名为 attri2vec 的统一框架实现属性网络嵌入，它使用网络结构引导转换来发现潜在的节点属性子空间，以更一致地符合网络结构以学习高质量的节点表示，并且具有解决 out-of-sample 问题的能力，实验证明其在节点分类、聚类和预测任务中均优于现有方法。

Jan, 2019

本文介绍了一种基于 Skip-gram 相似方法的网络嵌入算法，该算法能够从节点周围的本地分布中捕捉节点的信息。我们证明了其嵌入矩阵隐式地对节点 - 特征的点间互信息进行了因子分解。实验结果表明，我们的算法在社交网络和 Web 图上具有鲁棒性，计算效率高，且性能优于可比较的模型。

Sep, 2019

本研究提出一个统一框架用于学习复杂网络的多种嵌入表示，包括不同属性节点和多样的边类型，支持基于图的归纳和转导学习，通过对四个数据集的系统评估，证明了该框架的有效性和效率以及在阿里巴巴公司推荐系统上的应用。

May, 2019

本文研究网络嵌入的问题，提出了内容增强网络嵌入 (CENE) 的方法，该方法能够联合利用网络结构和内容信息，并通过将内容信息视为特殊节点来将文本建模和结构建模集成在一个通用框架中，试验结果表明，该模型在节点分类应用中胜过其他所有现有的网络嵌入方法，充分证明了内容信息和联合学习的优点。

Oct, 2016

本文提出了一种新的神经贝叶斯个性化排序网络嵌入方法 ——Neural-Brane，该方法结合了节点的拓扑信息和节点属性，利用贝叶斯个性化排序目标函数来提取节点的潜在特征表示，并在四个真实数据集上验证了其优越性。

Apr, 2018

COllaborative graph Neural Networks (CONN) 是一种专门用于属性网络嵌入的 GNN 体系结构，通过选择性地传播来自相邻节点和相关属性类别的消息，并通过交叉相关联合重构节点之间和节点到属性类别之间的交互来提高模型能力。实验表明 CONN 在真实网络上表现出色，超过了现有的嵌入算法。

Jul, 2023

SELENE 框架通过异质性适应的自我监督学习目标函数优化网络的学习，设计了双通道特征嵌入管道以分辨 r-ego 网络，提高了节点嵌入的质量，从而在同质和异质环境中分辨连接的异质节点，集群准确度提高了 12.52%。

Mar, 2022

该研究聚焦于属性图中的图表征学习（即网络嵌入）。与现有的嵌入方法不同，我们提出了一种新颖的语义图表征（SGR）方法，将两个异构源的联合优化结合到一个基于公共高阶接近度的框架中，以全面编码原始图中节点和属性之间的复杂同构和异构关系。我们证明，SGR 对于一系列实际图表现出了卓越的性能，成为了其他基线的有效替代方案。

May, 2023

本文提出了一种新的深度超网络嵌入模型，采用非线性元组相似函数保持超网络中的本地和全局相似性，并且在 GPS 网络、在线社交网络、药物网络和语义网络上的实验结果表明，该方法能够显著且持续地优于现有算法。

Nov, 2017