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基于属性网络的深度特征学习算法：原理、应用与创新
一、引言
1.1研究背景与意义
在大数据时代，数据规模呈爆炸式增长，数据类型也愈发复杂多样，涵盖了图像、文本、音频、视频以及各类结构化和非结构化数据。这些数据蕴含着巨大的价值，但如何从海量且复杂的数据中提取有意义的信息和知识，成为了亟待解决的关键问题。传统的数据处理和分析方法在面对如此规模和复杂性的数据时，往往显得力不从心。深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，通过构建多层次的神经网络模型，能够模拟人脑对数据的处理过程，实现对复杂数据的自动特征提取和高效表示，在众多领域取得了显著进展。
属性网络作为一种特殊的网络结构，不仅包含了节点之间的连
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