检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:Chuan SHI Junze CHEN Jiawei LIU Cheng YANG
出 处:《Frontiers of Computer Science》2024年第6期291-293,共3页计算机科学前沿(英文版)
摘 要:1 Introduction.Graph learning,dedicated to uncovering and discovering information within graph data,has continually evolved and transformed its learning paradigms since its inception.Initially,shallow learning methods like random walk[1]and matrix factorization[2]used models with few parameters to extract basic relational information from graphs.
关 键 词:transformed FOUNDATION FACTORIZATION
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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