MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：5
- 题名/责任者:
- 网络表示学习的理论与应用/王静红著
- 出版发行项:
- 北京:科学出版社,2024.12
- ISBN及定价:
- 978-7-03-077885-7/CNY128.00
- 载体形态项:
- 213页:图;24cm
- 个人责任者:
- 王静红 著
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 责任者附注:
- 河北师范大学计算机与网络空间安全学院
- 提要文摘附注:
- 本书介绍了在人工智能与大数据时代背景下，网络表示学习的理论与应用。提出了网络表示学习的关键在于将网络中的节点映射到低维空间，形成能够反映节点间复杂关系的向量表示。书中讨论了各种先进的网络表示学习方法，如基于图注意力机制、图自编码器和深度学习技术，并提供了大量实验和案例分析，展示了这些方法在不同数据集上的应用效果。
- 使用对象附注:
- 本书适用于数据科学、人工智能、机器学习和网络分析等领域的研究人员、工程师、高年级本科生和研究生，以及对大数据分析和复杂网络感兴趣的初学者
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