属性网络表示学习研究综述

刘欣; 赵中英; 李智恒; 李超

doi:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2022.05.011

山东科技大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 41 ›› Issue (05) : 91 -101. DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2022.05.011

属性网络表示学习研究综述

刘欣, 赵中英, 李智恒, 李超

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摘要

属性网络表示学习旨在最大限度保留原始网络特征的同时，利用网络中丰富的结构与属性信息学习节点或边的向量表示，从而将拓扑空间的网络转化到欧式空间，这有利于后续网络分析任务的高效执行，因此受到国内外学者的广泛关注，成为近年来的研究热点。本研究对属性网络表示学习的代表性方法进行对比研究，首先按照网络的时序性、网络元素的多样性对已有工作进行分类，然后分别阐述了同构属性网络、异构属性网络、动态属性网络的表示学习方法，并对已有方法的核心技术、数据集、评测任务等进行对比研究，最后总结探讨未来可能的研究方向与挑战，旨在为属性网络表示学习的相关研究提供新的思路。