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基于深度神经网络的异质网节点分类和表征学习研究
摘要：异质网络是一个包含多个不同类型节点和链接的复杂网络。实现异质网络节点的分类和表征学习是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络的方法来解决异质网络节点分类和表征学习问题。我们首先介绍了异质网络的基本概念和性质，并讨论了为什么现有的方法在处理异质网络时会遇到困难。接着，我们提出了一种基于图卷积网络（GCN）的方法，以实现异质网络的节点分类和表征学习。该方法利用GCN对异质网络结构进行建模，并在GCN上设计了一个新的多任务学习框架，它可以同时预测节点的类别和节点的表示。我们在多个异质网络数据集上进行了实验证明了我们方法的有
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