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异构信息网络表示学习算法：探索、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的今天，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长。网络作为数据的重要组织形式，广泛存在于各个领域，如社交网络、生物网络、知识图谱等。其中，异构信息网络（HeterogeneousInformationNetwork,HIN）由于其能够自然地描述现实世界中多类型实体和多类型关系的复杂结构，逐渐成为研究的热点。

异构信息网络与传统的同构网络不同，它包含多种类型的节点和边，每个节点和边都承载着独特的语义信息。以学术领域的DBLP数据集为例，其中的节点类型有人物、论文、会议等，边类型有作者-论文、论文