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Network Embedding

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Network Embedding, also known as "Network Representation Learning", is a collective term for techniques for mapping graph nodes to vectors of real numbers in a multidimensional space. To be useful, a good embedding should preserve the structure of the graph. The vectors can then be used as input to various network and graph analysis tasks, such as link prediction

Source: Tutorial on NLP-Inspired Network Embedding

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출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.