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网络表示学习的理论与应用
| ISBN/价格： | 978-7-03-077885-7:CNY128.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 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:,2024.12 |
| 载体形态项： | 213页:;+图:;+24cm |
| 提要文摘： | 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。 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 王静红 著 |
| 记录来源： | CN LCTBU 20250417 |