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笔记-图嵌入（Graph Embedding）

图嵌入（Graph Embedding，也叫Network Embedding）是一种将图数据（通常为高维稠密的矩阵）映射为低微稠密向量的过程，能够很好地解决图数据难以高效输入机器学习算法的问题。知识图谱属于异构图数据，即节点与边不只一种类型。了解图嵌入能帮助理解图数据的处理过程，拓展思考问题的思路（传统ML基本都是table类型的数据），也能对未来可能的知识图谱研究做一些铺垫准备。学习参考链接如下：

graph embedding

NE(Network Embedding)论文小览，附21篇经典论文和代码

《Attributed Social Network Embedding》论文学习笔记

《阿里凑单算法首次公开！基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析》

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