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Mar, 2018
NetGAN：通过随机游走生成图形
NetGAN: Generating Graphs via Random Walks
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Aleksandar Bojchevski, Oleksandr Shchur, Daniel Zügner, Stephan Günnemann
TL;DR
NetGAN是第一个用隐式生成模型来模拟真实网络的方法，通过学习偏置随机游走在输入图上的分布来生成图形。该方法基于生成离散输出样本的随机神经网络，并使用Wasserstein GAN目标进行训练。尽管未经过特意训练，NetGAN在链路预测性能方面表现出强大的泛化能力。
Abstract
We propose
netgan
- the first
implicit generative model
for
graphs
able to mimic real-world networks. We pose the problem of graph generat
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