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图和超图的嵌入及其相关问题的研究的任务书
任务书
任务名称：图和超图的嵌入及其相关问题的研究
任务目的：本任务的主要目的是研究图和超图的嵌入及其相关问题，包括嵌入的定义、刻画、算法和应用等方面的问题，为应用和理论研究提供基础支撑和技术支持。
任务内容：
1.图和超图的嵌入定义：研究图和超图的嵌入定义和其各自的特点，包括单嵌入和多嵌入的定义、局部嵌入和全局嵌入的定义等，为后续研究提供基础。
2.刻画嵌入的性质：研究嵌入的性质，如嵌入的连通性、可达性、局部特性等，为算法和应用研究提供信息和方向。
3.算法研究：研究图和超图的嵌入算法，包括传统的基于排列、颜色和可重构的算法，以及近年来涌现的基于深度学习、表示学习和高斯过程的算法等，提高其效率和准确性。
4.应用研究：研究图和超图嵌入在社交网络、三维建模、推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域的应用，拓展嵌入技术的应用领域，并提出解决实际问题的技术方案。
任务要求：
1.深刻理解图和超图的嵌入定义和基本性质，有较强的数学基础和建模能力。
2.熟悉算法设计和分析思路，熟练掌握至少两种图和超图嵌入算法，提出改进方案，并能够进行实验验证。
3.了解图和超图嵌入技术在不同领域的应用，能够独立思考和提出解决实际问题的技术方案。
任务进度：
第一周：研究图和超图的嵌入定义和基本性质，撰写相关文献综述。
第二周：熟悉图和超图嵌入算法，选择并掌握至少两种算法，并提出改进方案。
第三周：进行算法实验验证，统计和分析实验结果。
第四周：研究图和超图嵌入应用领域，并提出解决实际问题的技术方案。
第五周：撰写任务报告，进行PPT展示。
任务成果：
1.图和超图的嵌入相关问题研究的文献综述。
2.至少两种图和超图嵌入算法的Matlab实现代码。
3.针对实际问题的技术方案。
4.任务报告和PPT展示。
参考文献：
[1]GroverA,LeskovecJ.node2vec:Scalablefeaturelearningfornetworks[C]//Proceedingsofthe22ndACMSIGKDDinternationalconferenceonknowledgediscoveryanddatamining.ACM,2016:855-864.
[2]CuiP,WangL,PeiJ,etal.Surveyongraphembeddinganditsapplications[J].Journalofsoftware,2018,29(9):2525-2546.
[3]HamiltonW,YingR,LeskovecJ.Inductiverepresentationlearningonlargegraphs[C]//AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2017:1024-1034.
[4]HuangZ,LiW,WangS,etal.Graphembeddingenhancedvariationalautoencoderfornetworkanomalydetection[J].IEEETransactionsonCybernetics,2020.
[5]LiY,TianP,ChenJ,etal.Modelingandanalysisoflarge-scaleheterogeneousinformationnetworks[J].ProceedingsoftheIEEE,2019,107(4):864-883.