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网络表示学习旨在为网络中的组件(节点、边、子网络等)学习出低维的表征向量,使得这些向量能够在最大程度上保留组件在原网络中的特性。异质信息网络是由多种类型的节点、链接关系以及属性信息组成的网络,具有动态性、大规模和异质性等特点,在现实生活中普遍存在。融合多种异质信息进行网络表示学习,能在一定程度上解决数据稀疏问题,同时有助于训练出具有高区别力和推理能力的表征向量。但与此同时,也面临着如何有效处理复杂数据关系以及平衡异质信息的挑战。近年来,研究者们针对异质信息网络设计了不同的表示学习算法,在很大程度上推动了该领域的发展。针对这些算法,首先设计一个统一的分类框架,接着对各类别下的代表性算法进行概括介绍和比较,分析它们的时间复杂度和优缺点。此外,分类汇总了实验中的常用数据集。最后给出了该领域的挑战和未来可能的研究方向。 相似文献
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现代城市具有复杂性和系统性,复杂性源于城市功能的混合,系统性源于城市结构的配置。两者之中,城市的系统性尤为重要,系统性的缺失将导致城市功能紊乱,并带来一系列城市问题。在现代城市规划方面,尽管系统思想已经被广大规划工作者所接受,但并没有真正应用到城市规划之中,原因有两点:第一,城市系统过于复杂,涉及多个学科门类,很难有一个具体的城市模型能涵盖城市的方方面面;第二,观念中的系统思想很难落实为具体而清晰的系统模型。本文将描述若干曾在历史上出现过的城市系统思想及城市系统模型,分析其优劣,并引入一种新的系统模型——"谢尔宾斯基地毯"分形,描述它的系统结构,并讨论其在城市规划中的具体应用。 相似文献
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