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圖表示學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)各類圖挖掘任務(wù)的基礎(chǔ)．現(xiàn)實(shí)當(dāng)中的圖數(shù)據(jù)，不僅包含復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，還包括多樣化的節(jié)點(diǎn)信息．如何將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)信息更加有效地融入圖的表示學(xué)習(xí)中。是一個(gè)重要的問題，為了解決這一問題。本文基于深度學(xué)習(xí)提出了融合節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)信息的圖表示學(xué)習(xí)方法，該方法將節(jié)點(diǎn)特征作為先驗(yàn)知識(shí)。要求學(xué)習(xí)到的表示向量同時(shí)保持圖數(shù)據(jù)中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性和節(jié)點(diǎn)特征相似性，該方法的時(shí)間復(fù)雜度為O（IVI），其中IvI為圖節(jié)點(diǎn)數(shù)量，表明該方法適用于大規(guī)模圖數(shù)據(jù)分析，同時(shí)，在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法相比目前流行的幾種基線方法。在分類任務(wù)上能夠獲得良好而穩(wěn)定的優(yōu)勢．
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