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摘要
图表示学习旨在将图结构中的节点表示为低维向量，以便更好地理解和处理图数
据。通过将节点映射到低维向量空间中，可以保留节点之间的结构信息和相似性，从
而使得复杂网络结构可以在低维空间中进行更有效的分析和学习。利用图表示学习技
术可以高效地分析和挖掘网络中丰富的信息，然而，随着网络规模的不断扩大，现有
的图表示学习算法显示出一些局限性：一方面对网络拓扑结构的利用不充分,往往无法
兼顾图的局部结构和全局结构；另一方面在将同构图表示学习算法推广到异构图的过
程中，其异质性和复杂交互性仍然是一大难题。针对
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