# 图嵌入综述:问题,技术与应用
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> 原文:[A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604)](https://arxiv.org/abs/1709.07604)
> 译者:[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
> 协议:[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
> 自豪地采用[谷歌翻译](https://translate.google.cn/)
## 摘要
图是一种重要的数据表示,出现在各种各样的真实场景中。 有效的图分析使用户能够更深入地了解数据背后的内容,从而可以使许多有用的应用受益,例如节点分类,节点推荐,链接预测等。但是,大多数图分析方法都会遇到高计算和空间成本。 图嵌入是解决图分析问题的有效方法。 它将图数据转换为低维空间,其中最大程度地保留了图结构信息和图属性。 在本次综述中,我们对图嵌入中的文献进行了全面的回顾。 我们首先介绍图嵌入的正式定义以及相关概念。 之后,我们提出了两种图嵌入分类法,它们对应于不同图嵌入问题设定中存在的挑战,以及现有工作如何在其解决方案中解决这些挑战。 最后,我们总结了图嵌入的应用,并在计算效率,问题设定,技术和应用场景方面提出了四个有希望的未来研究方向。
关键字:图嵌入,图分析,图嵌入综述,网络嵌入
## 目录
+ [第一、二章](1.md)
+ [第三章](2.md)
+ [4.1 ~ 4.2](3.md)
+ [4.3 ~ 4.7](4.md)
+ [第五、六、七章](5.md)
- TensorFlow 1.x 深度学习秘籍
- 零、前言
- 一、TensorFlow 简介
- 二、回归
- 三、神经网络:感知器
- 四、卷积神经网络
- 五、高级卷积神经网络
- 六、循环神经网络
- 七、无监督学习
- 八、自编码器
- 九、强化学习
- 十、移动计算
- 十一、生成模型和 CapsNet
- 十二、分布式 TensorFlow 和云深度学习
- 十三、AutoML 和学习如何学习(元学习)
- 十四、TensorFlow 处理单元
- 使用 TensorFlow 构建机器学习项目中文版
- 一、探索和转换数据
- 二、聚类
- 三、线性回归
- 四、逻辑回归
- 五、简单的前馈神经网络
- 六、卷积神经网络
- 七、循环神经网络和 LSTM
- 八、深度神经网络
- 九、大规模运行模型 -- GPU 和服务
- 十、库安装和其他提示
- TensorFlow 深度学习中文第二版
- 一、人工神经网络
- 二、TensorFlow v1.6 的新功能是什么?
- 三、实现前馈神经网络
- 四、CNN 实战
- 五、使用 TensorFlow 实现自编码器
- 六、RNN 和梯度消失或爆炸问题
- 七、TensorFlow GPU 配置
- 八、TFLearn
- 九、使用协同过滤的电影推荐
- 十、OpenAI Gym
- TensorFlow 深度学习实战指南中文版
- 一、入门
- 二、深度神经网络
- 三、卷积神经网络
- 四、循环神经网络介绍
- 五、总结
- 精通 TensorFlow 1.x
- 一、TensorFlow 101
- 二、TensorFlow 的高级库
- 三、Keras 101
- 四、TensorFlow 中的经典机器学习
- 五、TensorFlow 和 Keras 中的神经网络和 MLP
- 六、TensorFlow 和 Keras 中的 RNN
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- 九、TensorFlow 和 Keras 中的 CNN
- 十、TensorFlow 和 Keras 中的自编码器
- 十一、TF 服务:生产中的 TensorFlow 模型
- 十二、迁移学习和预训练模型
- 十三、深度强化学习
- 十四、生成对抗网络
- 十五、TensorFlow 集群的分布式模型
- 十六、移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
- 十七、R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 十八、调试 TensorFlow 模型
- 十九、张量处理单元
- TensorFlow 机器学习秘籍中文第二版
- 一、TensorFlow 入门
- 二、TensorFlow 的方式
- 三、线性回归
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- 五、最近邻方法
- 六、神经网络
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- 八、卷积神经网络
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- 十一、更多 TensorFlow
- 与 TensorFlow 的初次接触
- 前言
- 1. TensorFlow 基础知识
- 2. TensorFlow 中的线性回归
- 3. TensorFlow 中的聚类
- 4. TensorFlow 中的单层神经网络
- 5. TensorFlow 中的多层神经网络
- 6. 并行
- 后记
- TensorFlow 学习指南
- 一、基础
- 二、线性模型
- 三、学习
- 四、分布式
- TensorFlow Rager 教程
- 一、如何使用 TensorFlow Eager 构建简单的神经网络
- 二、在 Eager 模式中使用指标
- 三、如何保存和恢复训练模型
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- 八、用于 TensorFlow Eager 序列分类的动态循坏神经网络
- 九、用于 TensorFlow Eager 时间序列回归的递归神经网络
- TensorFlow 高效编程
- 图嵌入综述:问题,技术与应用
- 一、引言
- 三、图嵌入的问题设定
- 四、图嵌入技术
- 基于边重构的优化问题
- 应用
- 基于深度学习的推荐系统:综述和新视角
- 引言
- 基于深度学习的推荐:最先进的技术
- 基于卷积神经网络的推荐
- 关于卷积神经网络我们理解了什么
- 第1章概论
- 第2章多层网络
- 2.1.4生成对抗网络
- 2.2.1最近ConvNets演变中的关键架构
- 2.2.2走向ConvNet不变性
- 2.3时空卷积网络
- 第3章了解ConvNets构建块
- 3.2整改
- 3.3规范化
- 3.4汇集
- 第四章现状
- 4.2打开问题
- 参考
- 机器学习超级复习笔记
- Python 迁移学习实用指南
- 零、前言
- 一、机器学习基础
- 二、深度学习基础
- 三、了解深度学习架构
- 四、迁移学习基础
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- 六、图像识别与分类
- 七、文本文件分类
- 八、音频事件识别与分类
- 九、DeepDream
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- 十一、图像着色
- 面向计算机视觉的深度学习
- 零、前言
- 一、入门
- 二、图像分类
- 三、图像检索
- 四、对象检测
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- 六、相似性学习
- 七、图像字幕
- 八、生成模型
- 九、视频分类
- 十、部署
- 深度学习快速参考
- 零、前言
- 一、深度学习的基础
- 二、使用深度学习解决回归问题
- 三、使用 TensorBoard 监控网络训练
- 四、使用深度学习解决二分类问题
- 五、使用 Keras 解决多分类问题
- 六、超参数优化
- 七、从头开始训练 CNN
- 八、将预训练的 CNN 用于迁移学习
- 九、从头开始训练 RNN
- 十、使用词嵌入从头开始训练 LSTM
- 十一、训练 Seq2Seq 模型
- 十二、深度强化学习
- 十三、生成对抗网络
- TensorFlow 2.0 快速入门指南
- 零、前言
- 第 1 部分:TensorFlow 2.00 Alpha 简介
- 一、TensorFlow 2 简介
- 二、Keras:TensorFlow 2 的高级 API
- 三、TensorFlow 2 和 ANN 技术
- 第 2 部分:TensorFlow 2.00 Alpha 中的监督和无监督学习
- 四、TensorFlow 2 和监督机器学习
- 五、TensorFlow 2 和无监督学习
- 第 3 部分:TensorFlow 2.00 Alpha 的神经网络应用
- 六、使用 TensorFlow 2 识别图像
- 七、TensorFlow 2 和神经风格迁移
- 八、TensorFlow 2 和循环神经网络
- 九、TensorFlow 估计器和 TensorFlow HUB
- 十、从 tf1.12 转换为 tf2
- TensorFlow 入门
- 零、前言
- 一、TensorFlow 基本概念
- 二、TensorFlow 数学运算
- 三、机器学习入门
- 四、神经网络简介
- 五、深度学习
- 六、TensorFlow GPU 编程和服务
- TensorFlow 卷积神经网络实用指南
- 零、前言
- 一、TensorFlow 的设置和介绍
- 二、深度学习和卷积神经网络
- 三、TensorFlow 中的图像分类
- 四、目标检测与分割
- 五、VGG,Inception,ResNet 和 MobileNets
- 六、自编码器,变分自编码器和生成对抗网络
- 七、迁移学习
- 八、机器学习最佳实践和故障排除
- 九、大规模训练
- 十、参考文献