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近年來，以微博、微信、Facebook為代表的社交網絡不斷發展，網絡表示學習引起了學術界和工業界的廣泛關注．傳統的網絡表示學習模型利用圖矩陣表示的譜特性。由于其效率低下、效果不佳。難以應用到真實網絡中．近幾年，基于神經網絡的表示學習方法因算法效率高、能較好保存網絡結構信息，逐漸成為網絡表示學習的主流算法．網絡中的節點因為不同類型的關系而相互連接，這些關系里隱藏了非常豐富的信息（如興趣、家人），但所有現存方法都沒有區分節點之間邊的關系類型，本文提出一個能夠編碼這種關系信息的無監督網絡表示學習模型NEES，首先通過邊采樣得到能夠反映邊關系類型信息的邊向量，其次利用邊向量為圖中每個節點學習到一個低維表示．我們分別在幾個真實網絡數據上進行了多標簽分類、邊預測等任務。實驗結果表明NEES方法能取得超過現存最好算法的優異效果。且其是可規模化的。可以很好地應用于大型網絡的表示與計算。
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