Graph Embedding领域有哪些必读的论文？

于 2022-04-08 11:36:15 发布
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文章标签： nlp opencv 人工智能 ai
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本文列举了Graph Embedding研究中必读的论文，包括翻译距离模型如TransE、TransH等，语义匹配模型如DistMult、ComplEx，随机游走模型如DeepWalk、LINE，子图汇聚模型如GCN、GAT，多关系表征模型如RGCN、HGT，以及深度学习在图神经网络中的应用和发展，为理解图表示学习提供了丰富的资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、翻译距离模型：

【TransE】 Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data 全文链接：

文献全文 - 学术范 (xueshufan.com)【这个网站上边大部分都有，链接太多似乎不能过审，只能辛苦大家自己复制粘贴搜一下，并且还可以一键翻译摘要了解哦！】

【TransH】 Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes

【TransR】 Learning Entity and Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion

【TransD】 Knowledge Graph Emb

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