第四章 图表示学习 在本章中,我们研究几种在嵌入空间中表示图的方法。(在图上表示学习和嵌入指的是同一个事情,从不同角度的称呼。在下面的学习中,我们也会交替使用表示学习和嵌入这两个词语。)“嵌入”是指将网络中的每个节点映射到低维空间,这将使我们深入了解节点的相似性和网络结构。 鉴于图在网络和物理世界中的广泛流行,图的表示学习在广泛的应用中发挥着重要作用,例如链接预测和异常检测。 然而,现代机器学习算法是为简单的序列或网格(例如,固定大小的图像/网格或文本/序列)而设计的,网络通常具有复杂的拓扑结构和多模型特征。 我们将探索嵌入方法来克服困难。 4.