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基於圖神經網絡的網絡表示學習研究(簡體書)
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基於圖神經網絡的網絡表示學習研究(簡體書)

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商品簡介

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本書基於圖神經網絡研究網絡表示學習,具體內容包括:改進了高階圖卷積神經網絡、圖注意力網絡、自編碼架構和圖的小波神經網絡等模型,構建網絡表示學習模型,並在圖基礎任務(如鏈路預測和節點分類)上取得了有效的性能。此外,本書採用前沿的圖對比學習架構,通過增強圖數據表示有效緩解數據稀疏問題,並在知識圖譜的基礎任務上顯著提升性能。本書面向圖數據應用,提出一種關係感知的異構圖神經網絡模型,可進行關係預測設計,並通過實驗驗證其優越性能。本書所提出的算法對當下熱門的圖學習領域進行了拓展,能夠成功應用於推薦系統、關係預測、交通流預測等網絡分析任務,為現實世界中的複雜問題提供了全新的解決方案。

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