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网络表示学习的目标是将网络节点映射到一个低维的向量空间中，然后利用已有的机器学习方法解决诸如节点分类、链接预测、社团挖掘和推荐等下游应用任务。通常网络中的节点携有属性信息，与结构信息具有一定的相关性，将这些信息融入到网络表示学习过程中，有助于提升下游任务的性能。但是针对不同的应用场景，结构和属性信息并不总是线性相关，而且它们都是高度非线性的数据。提岀一种基于变分自编码器的网络表示学习方法 VANRL。变分自编码器是一种深度神经网络，它不仅可以捕获结构和属性非线性相似性，还可以学习到数据的分布。针对不同的应用任务，灵活地组合结构信息和属性信息，使学习到的网络节点表示达到令人满意的性能。在四个网络（包括两个社交网络，两个引用网络）上的实验结果表明， VANRL可以在节点分类和链路预测任务中获得相对显著的效果。
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