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Papers with Code 아카이브
Graph Representation Learning
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The goal of Graph Representation Learning is to construct a set of features (‘embeddings’) representing the structure of the graph and the data thereon. We can distinguish among Node-wise embeddings, representing each node of the graph, Edge-wise embeddings, representing each edge in the graph, and Graph-wise embeddings representing the graph as a whole.
평가 결과
데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.
FB15k
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출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.