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《網絡表示學習的理論與應用》介紹了在人工智能與大數據時代背景下，網絡表示學習的理論與應用。提出了網絡表示學習的關鍵在於將網絡中的節點映射到低維空間，形成能夠反映節點間複雜關係的向量表示。《網絡表示學習的理論與應用》討論了各種先進的網絡表示學習方法，如基於圖注意力機制、圖自編碼器和深度學習技術，並提供了大量實驗和案例分析，展示了這些方法在不同數據集上的應用效果。這些案例覆蓋了社交網絡、生物信息學、知識圖譜等領域，證明了網絡表示學習技術在多樣化場景中的適用性和有效性。通過系統的理論基礎和豐富的實踐案例，《網絡表示學習的理論與應用》旨在幫助讀者深入理解和應用網絡表示學習。
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