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網絡是一系列節點和邊的集合，通常表示成一個包含節點和邊的圖。許多復雜系統都以網絡的形式來表示，如社交網絡、生物網絡和信息網絡。為了使網絡數據的處理變得簡單有效，針對網絡中節點的表示學習成為了近年來的研究熱點。網絡表示學習旨在為網絡中的每個節點學習一個低維稠密的表示向量，進而可將得到的向量表示運用到常見的網絡分析任務中，如節點聚類、節點分類和鏈路預測等。然而，絕大多數真實網絡節點都有豐富的屬性信息，如社交網絡中的用戶資料和引文網絡中的文本內容。網絡的屬性信息對網絡表示具有重要的作用，當網絡高度稀疏時，網絡的屬性信息是網絡表示重要的輔助信息，有助于更好地學習網絡表示。傳統的鄰接矩陣僅僅表示了邊的信息，而無法加入節點的屬性信息。因此，網絡表示不僅要保存網絡的結構信息，還要保存網絡的屬性信息。此外，大多數真實世界網絡都是動態變化的，這種變化包括網絡節點的增加和減少，以及網絡邊的新建和消失。同時，與網絡結構變化相似，網絡中的屬性也會隨著時間的推移發生變化。隨著機器學習技術的發展，針對網絡表示學習問題的研究成果層出不窮，文中將針對近年來的網絡表示學習方法進行系統性的介紹和總結。
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