第1部分 网络表示学
第一第1章 绪论
1．1 引言
1．2 网络表示
1．3 本书的主要内容

第2部分 基础理论
第2章 单关系网络表示理论与技术
2．1 引言
2．2 经典模型
2．2．1 LINE模型
2．2．2 Deep Walk 模型
2．3 深度表示模型
2．3．1 SDNE模型
2．3．2 图神经网络
2．3．3 时间卷积网络
2．4 小结
第3章 多关系网络表示理论与技术
3．1 引言
3．2 经典模型
3．2 结构化嵌入模型
3．2．2 神经张量模型
3．2．3 TransFamily模型
3．2．4 高斯嵌入模型
3．2．5 复数嵌入模型
3．2．6 其他早期经典模型
3．3 深度模型
3．3．1 R-GCN模型．
3．3．2 CompGCN模型
3．3．3 RSN模型
3．3．4 GATNE模型
3．3．5 MNE模型
3．4 小结

第3部分 应用驱动的网络表示学习
第4章 基于单关系表示的网络对齐
4．1 引言
4．2 基于出入度表示的社交网络节点对齐
4．3 基于生成对抗模型的节点对齐
4．3．1 GANE针对链接预测任务的网络嵌入表示模型
4．3．2 DANA针对实体对齐任务的网络嵌入表示模型
4．4 小结
第5章 基于多关系表示的知识图谱对齐
5．1 引言
5．2 MNE
5．3 基于MNE的对齐
5．3 基于概率空间乘法规则的非翻译方法对齐模型
5．3．2 基于概率空间加法规则的非翻译方法对齐模型
5．3．3 算法模型的推导
5．4 基于关系向量化的图神经网络模型
5．4 目的与动机
5．4．2 模型设计