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本书全面地介绍了网络表示学习的基本概念、模型和应用。本书从网络嵌入的背景和兴起开始介绍,为读者提供一个整体的描述;通过对多个代表性方法的介绍,阐述了网络嵌入技术的发展和基于矩阵分解的统一网络嵌入框架;提出了结合附加信息的网络嵌入方法——结合图中节点属性/内容/标签的网络嵌入;面向不同特性图结构的网络嵌入方法——面向具有社区结构的/大规模的/异质图结构的网络嵌入。本书还进一步介绍了网络嵌入的不同应用,如推荐场景和信息扩散预测。本书的最后总结了这些方法和应用,并展望了未来的研究方向。