边采样网络表示学习模型：NEES

"基于边采样的网络表示学习模型.pdf" 这篇学术论文主要探讨了一种名为NEES（Network Embedding via Edge Sampling）的网络表示学习模型，该模型旨在解决传统网络表示学习方法的效率低和效果不佳的问题。随着社交媒体网络如微博、微信、Facebook的普及，网络表示学习变得越来越重要，因为它可以捕捉和理解网络中的复杂结构信息。 传统的网络表示学习通常依赖于图矩阵的谱特性，这种方法在处理大规模网络时效率低下，且往往不能有效地捕捉网络的结构信息。相比之下，基于神经网络的方法由于其高效性和对网络结构的保留能力，已经成为网络表示学习的主要方法。然而，现有的网络表示学习模型忽视了网络中不同类型的边（即节点之间的关系）所蕴含的丰富信息，如用户的兴趣、人际关系等。 NEES模型的创新之处在于它引入了边采样技术来获取反映边关系类型的边向量。这一过程首先通过对网络中的边进行采样，来捕获不同类型的连接信息，然后利用这些边向量来学习网络中每个节点的低维表示。这样的表示方式能够更好地保留网络的拓扑结构，并且考虑了节点间多种关系的影响。 论文在多个真实网络数据集上进行了多标签分类和边预测等任务的实验，结果显示，NEES模型在大多数情况下表现出优于其他方法的性能。这表明，通过边采样来编码关系信息的方法对于提高网络表示学习的准确性和效率具有显著作用。 关键词涉及到网络表示学习、图嵌入、深度学习、多关系类型以及边采样，这些是该研究领域的核心概念。中图法分类号：TP18，这表明该论文属于计算机科学技术领域的信息处理技术部分。 这篇论文提供了一种新的无监督网络表示学习方法，通过边采样来处理和利用网络中的多关系类型信息，提高了网络表示的质量和效率，对于理解和挖掘复杂网络结构有着重要的理论和实际价值。