【摘 要】
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大数据时代的到来，使得当前的复杂信息网络研究领域面临着三个基础性问题，即网络的动态性、大规模性以及网络空间的高维性.传统复杂信息网络特征的表示通常以邻接矩阵、出入度
【机 构】
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中国人民大学信息学院,淮阴师范学院计算机科学与技术学院,中国人民大学信息资源管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71271211,71531012)资助~~
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大数据时代的到来，使得当前的复杂信息网络研究领域面临着三个基础性问题，即网络的动态性、大规模性以及网络空间的高维性.传统复杂信息网络特征的表示通常以邻接矩阵、出入度、中心性等离散型方式表达，这种表达方式在现有的大规模动态信息网络的新环境下，其计算效率及准确率都受到了很大的挑战.随着机器学习算法的不断发展，复杂信息网络的特征表示学习同样也引起了越来越多的关注.与自然语言中的词向量学习的目标类似，目前较为前沿的大规模复杂网络特征表示学习方法的目标是将网络中任意顶点的结构特征映射到一个低维度的、连续的实值向量，
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