图表征学习（Graph Representation Learning，也称之为图表示学习）是专门针对图数据域的技术，旨在将图结构中的节点转化为具有连续数值的向量表示，以便在这些表示上进行进一步的机器学习任务，如分类、聚类、链接预测等。...