动态图表示学习，动态图分析论文汇总项目
本项目总结了动态图表示学习的有关论文，该项目在持续更新中，欢迎大家看/星/叉！
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目录如下：
静态图表示与分析工作
针对静态图表示学习以及静态图分析，挖掘领域，挑选出个人认为值得继承的引用数更高，知名度较高的或最近的一些工作。
node2vec：网络的可扩展功能学习
作者：Grover A，Leskovec J.（阿姆斯特丹大学）
发表时间：2016
发表于：KDD 2016
标签：图表示学习
概述：依据表示学习，提出了一套在网络中学习连续连续类型表示的方法，取代了传统使用人工定义的例程结构化特征的方式
