NetMF
Network Embedding as Matrix Factorization: Unifying DeepWalk, LINE, PTE, and node2vec
Papers with Code 아카이브
Network Embedding
태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.
- 하위 태스크
- 0
- 평가표
- 0
- 보존된 평가 기록
- 0
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
기법
관련 논문에서 소개한 기법입니다. 이 태스크에서의 평가 여부는 평가 결과에서 확인하세요.
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.