计算机科学与探索

作者：袁立宁, 李欣, 王晓冬, 刘钊

单位：1.中国人民公安大学 信息网络安全学院,北京 100038；2.天津市公安局河西分局 科技信息化支队,天津 300202；3.天津市公安局河东分局 科技信息化支队,天津 300171；4.中国人民公安大学 新型犯罪研究中心,北京 100038

关键词：图嵌入,静态图嵌入,动态图嵌入,随机游走,图神经网络（GNN）

基金：中央高校基本科研业务费专项资金(2019JKF425);国家重点研发计划(2018YFC0809800)

图分析用于深入挖掘图数据的内在特征,然而图作为非欧几里德数据,传统的数据分析方法普遍存在较高的计算量和空间开销。图嵌入是一种解决图分析问题的有效方法,其将原始图数据转换到低维空间并保留关键信息,从而提升节点分类、链接预测、节点聚类等下游任务的性能。与以往的研究不同,同时对静态图和动态图嵌入文献进行全面回顾,提出一种静态图嵌入和动态图嵌入通用分类方法,即基于矩阵分解的图嵌入、基于随机游走的图嵌入、基于自编码器的图嵌入、基于图神经网络（GNN）的图嵌入和基于其他方法的图嵌入。其次,对静态图和动态图方法的理论相关性进行分析,对模型核心策略、下游任务和数据集进行全面总结。最后,提出了四个图嵌入的潜在研究方向。

来源：2022年第1期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

查看计算机科学与探索杂志2022年第1期