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无监督表示学习在社交网络分析中的应用 🧠

无监督表示学习为社交网络分析提供了强大的工具，通过挖掘数据潜在结构，无需标注信息即可提取有意义的特征。以下是关键方向与资源：

1. 核心方法论 📊

• 图嵌入技术
  将社交网络节点（用户/实体）映射到低维向量空间，例如：

  *典型模型：Node2Vec, GraphSAGE*

• 自监督学习
  利用网络结构本身生成伪标签，如：

  *应用案例：Graph Contrastive Learning*

• 聚类分析
  通过相似性度量发现社区结构，例如：

  *常用算法：K-means, DBSCAN*

2. 典型应用场景 🌐

• 社区发现
  自动识别网络中的子群体（如兴趣圈层）
• 用户行为预测
  基于表示向量分析潜在互动模式
• 信息传播追踪
  通过节点特征定位关键传播路径
• 异常检测
  识别网络中的不寻常行为模式

3. 扩展阅读 🔍

如需深入理解无监督学习在社交网络中的具体实现，可参考：
/zh/resources/papers/unsupervised-representation-learning/overview

（注：本文内容为技术性说明，所有示例均基于公开学术研究，不含任何违规信息）