网络表示学杂网络数据挖掘领域有重要的影响力，其因能够有效编码网络结构特征与网络节点附属特征而得到广泛的应用。网络表示学将研究对象之间的上下文关系、结构关系、层次关系等嵌入低维度的表示向量空间中，从而为后续的机器学提供更为优质的特征输入。本书共6章。其中，第1章主要介绍网络表示学本概念和研展；第2章主要介绍网络表示学论知识；第3章主要介绍如何网络表示学随机游走过程；第4章主要介绍如何联合网络的两类特行网络表示学；第5章主要介绍如何联合网络的3类特行网络表示学；第6章主要介绍网络表示学用。本书既可作为网络表示学神经网络、数据挖掘、社会计算、复杂网络等领域研究和开发人员的参考书，也适用于企业和项目经理阅读，还可供对图深度学趣的本科生和研究生参考。
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