摘要：
本文设计了一种基于深度森林的embedding 学习方法 GraphDF，该方法可以实现以资源为中心的加权属性图的属性和拓扑信息的嵌入。提出的图预处理器包括基于自注意机制的潜在隐含特征挖掘、基于相似性和模块化相关转换对潜在隐含关系特征的深度一般信息挖掘。使编码器所提取的原始特征包含更全面的信息，以用于更广泛和更深的嵌入应用。还引入了一种新的特征提取器和相关的嵌入表示生成器，它利用多粒度扫描和深度级联森林在确保局部收敛的同时全局优化图嵌入表示。该方法避免了过多的约束和偏差，具有较强的泛化和判别能力，通过 7 个数据集实验结果表明 GraphDF 方法优于最先进的嵌入方法。 阅读全文
