文献类型：期刊文章

作　　者：祁志卫[1] 王笳辉[1] 岳昆[1] 乔少杰[2] 李劲[3]

QI Zhi-wei;WANG Jia-hui;YUE Kun;QIAO Shao-jie;LI Jin(School of Information Science and Engineering,Yunnan University,Kunming,Yunnan 650500,China;School of Cybersecurity,Chengdu University of Information Technology,Chengdu,Sichuan 610225,China;School of Software,Yunnan University,Kunming,Yunnan 650500,China)

机构地区：[1]云南大学信息学院,云南昆明650500 [2]成都信息工程大学网络空间安全学院,四川成都610225 [3]云南大学软件学院,云南昆明650500

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金(No.U1802271,No.61562091,No.61772091,No.61802035);云南省基础研究计划杰出青年项目(No.2019杰青-2);云南省应用基础研究计划(No.2016FB110);云南省教育厅科研基金(No.2018JS013)。

年　　份：2020

卷　　号：48

期　　号：4

起止页码：808-818

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：图模型越来越广泛地应用于数据管理、知识发现和信息服务等问题中,图嵌入作为图分析和应用的重要技术手段,成为了人工智能领域研究的热点之一.本文从图嵌入研究中面临的挑战出发,主要介绍了基于矩阵分解、基于随机游走和基于深度学习的图嵌入方法.接着,介绍了图嵌入方法常用的测试数据集、评测标准和典型应用.最后,总结了图嵌入未来研究的趋势和方向.

关 键 词：图模型 图嵌入方法  图嵌入应用  测试数据集  评测标准  

分 类 号：TP3-0[计算机类]