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圖表示學習是實現各類圖挖掘任務的基礎．現實當中的圖數據，不僅包含復雜的網絡結構，還包括多樣化的節(jié)點信息．如何將網絡結構和節(jié)點信息更加有效地融入圖的表示學習中。是一個重要的問題，為了解決這一問題。本文基于深度學習提出了融合節(jié)點先驗信息的圖表示學習方法，該方法將節(jié)點特征作為先驗知識。要求學習到的表示向量同時保持圖數據中的網絡結構相似性和節(jié)點特征相似性，該方法的時間復雜度為O（IVI），其中IvI為圖節(jié)點數量，表明該方法適用于大規(guī)模圖數據分析，同時，在多個數據集上的實驗結果表明，所提出的方法相比目前流行的幾種基線方法。在分類任務上能夠獲得良好而穩(wěn)定的優(yōu)勢．
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