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- 000 01811nam0 2200325 450
- 010 __ |a 978-7-115-61142-0 |d CNY99.80
- 100 __ |a 20231010d2023 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 网络嵌入 |A wang lao kan ru |e 理论、方法和应用 |d = Network embedding |e theory, methods, and applications |f 杨成 ... [等] 著 |g 杨成译 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2023
- 215 __ |a 191页 |c 彩图 |d 24cm
- 304 __ |a 题名页题其余责任者：刘知远、涂存超、石川、孙茂松
- 314 __ |a 杨成，北京邮电大学计算机学院副教授，他分别于2014年和2019年获得清华大学计算机科学专业学士学位和博士学位。其研究方向包括网络表示学习、社会计算和自然语言处理。
- 314 __ |a 刘知远，清华大学计算机科学与技术系副教授。他分别于2006年和2011年获得清华大学计算机科学与技术专业学士和博士学位。研究方向是自然语言处理和社会计算。
- 314 __ |a 涂存超，清华大学计算机科学与技术系博士后。他分别于2013年和2018年获得清华大学计算机科学与技术专业学士和博士学位。其研究方向包括网络表示学习、社会计算和法律智能。
- 320 __ |a 有书目 (第171-191页)
- 330 __ |a 本书全面地介绍了网络表示学习的基本概念、模型和应用。从网络嵌入的背景和兴起开始介绍，为读者提供一个整体的描述；通过对多个代表性方法的介绍，阐述了网络嵌入技术的发展和基于矩阵分解的统一网络嵌入框架；提出了结合附加信息的网络嵌入方法—结合图中节点属性/内容/标签的网络嵌入；面向不同特性图结构的网络嵌入方法—面向具有社区结构的/大规模的/异质图结构的网络嵌入。
- 510 1_ |a Network embedding |e theory, methods, and applications |z eng
- 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng
- 701 _0 |a 杨成 |A yang cheng |4 著/译
- 701 _0 |a 刘知远 |A liu zhi yuan |4 著
- 701 _0 |a 涂存超 |A tu cun chao |4 著
- 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20240715
- 905 __ |a WFKJXY |d TP18/510