Grafer, såsom sociala nätverk, ordsammankomstnätverk och kommunikationsnät, förekommer naturligt i olika tillämpningar i verkligheten. Att analysera dem ger insikt i samhällets struktur, språk och olika kommunikationsmönster. Många tillvägagångssätt har föreslagits för att genomföra analysen. Nyligen, metoder som använder representationen av graf noder i vektorutrymme har fått dragkraft från forskarsamhället. I denna undersökning ger vi en omfattande och strukturerad analys av olika grafbäddstekniker som föreslås i litteraturen. Vi introducerar först inbäddningsuppgiften och dess utmaningar som skalbarhet, val av dimensionalitet och egenskaper som ska bevaras, och deras möjliga lösningar. Därefter presenterar vi tre kategorier av tillvägagångssätt baserade på faktoriseringsmetoder, slumpmässiga promenader och djupinlärning, med exempel på representativa algoritmer i varje kategori och analys av deras prestanda på olika uppgifter. Vi utvärderar dessa state-of-the-art metoder på några gemensamma datauppsättningar och jämför deras prestanda mot varandra och kontra icke-inbäddade baserade modeller. Vår analys avslutas med att föreslå några potentiella tillämpningar och framtida riktningar. Vi presenterar slutligen det open-source Python biblioteket, som heter GEM (Graph Embedding Methods), vi utvecklade som ger alla presenterade algoritmer inom ett enhetligt gränssnitt, för att främja och underlätta forskning om ämnet.
Undersökningen REF genomförs på factorization baserade, slumpmässiga promenader, och djupinlärning baserade nätverk inbäddning metoder som DeepWalk, Node2vec, och etc.
Graph Embedding Techniques, Applications, and Performance: A Survey
{'venue': 'Knowledge Based Systems, Volume 151, 1 July 2018, Pages 78-94, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}