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Title
《A Survey on Network Embedding》（2017）
——AAAI
Author: Peng Cui
个人总结
该文章是对网络嵌入算法的详细综述。
1.介绍了传统网络表示的弊端：
（1）计算复杂度高；（2）并行性低；（3）不适用机器学习模型；
2.对算法和模型进行了分类：
算法可分为三类：
（1）保留结构和属性的嵌入；（2）边信息的嵌入；（3）保留高级信息的嵌入；
模型可分为三类：
（1）矩阵分解；（2）随机游走；（3）深度神经网络；
3.对网络嵌入和图嵌入进行了比较。
4.保留结构和属性的嵌入：
（1）保留结构的嵌入：
a.邻域结构和高阶节点相似度：DeepWalk、Node2vec、LINE、GraRep等；
b.网络社群：MNMF、SDNE、GEM-D等；
（2）保留属性的嵌入：HOPE、SiNE等；
5.边信息的嵌入：
（1）节点语境的嵌入：MMDW、RTM、TADW、LANE等；
（2）异质信息网络嵌入；
6.保留高级信息的嵌入：
（1）信息扩散；（2）异常检测；（3）网络校准；
7.实践中的网络嵌入：
（1）现实世界数据集：
a.社交网络：BLOGCATALOG、FLICKR、YOUTUBE、Twitter等；
b.引文网络：DBLP、Cora、Citeseer、ArXiv等；
c.语言网络：Wikipedia等；
d.生物信息网络：PPI等；
（2）现实应用及评估标准：
a.节点分类：Micro-F1、Macro-F1等；
b.链路预测：[email protected]、Mean Average Precision(MAP)等；
c.节点聚类：Accuracy(AC)、normalized mutual information(NMI)等；
d.网络可视化；
8.未来研究方向：
（1）更复杂的结构和属性；（2）边信息的效用；（3）更多高级信息和任务；（4）动态网络嵌入；（5）更多嵌入空间；