May, 2019

T-EDGE: 面向以太坊交易网络分析的时间加权多重有向图嵌入

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TL;DR本研究通过考虑交易网络的现实规则和特性，首先将以太坊交易网络建模为一个时态加权多重有向图，然后定义时间加权多重有向图嵌入问题，在节点分类实验中证明了该方法的有效性。
graph embedding techniquesnetwork dynamicsmultiplicity of edgesethereum transaction networktemporal weighted multidigraph embedding
发现论文，激发创造
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    Dec, 2020

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    Jul, 2022

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    本文提出了一种基于 Temporal Graph Network 的动态网络表示学习的新方法，通过提取因果匿名步的高度自定义的消息生成函数。我们提供了一个基准管道以评估时间网络嵌入，并通过边 / 节点分类任务的各种传导 / 归纳检验来证明我们模型的优越性能。此外，我们还展示了我们模型在真实世界的下游图机器学习任务中的适用性和优越性能。

    Aug, 2021

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    Apr, 2020

  • DeepTrax: 金融交易图嵌入

    本文使用图形嵌入方法将信用卡交易的账户和商家实体嵌入到欧氏向量空间中，并展示了这些嵌入可以用于欺诈检测等机器学习业务应用。

    Jul, 2019

  • 加密货币交易网络中用于非法账号检测的高效多图神经网络

    我们研究了在线金融市场中越来越重要的加密货币交易网络上的非法账户检测。我们提出了 DIAM，这是一个新颖的多图神经网络模型，旨在有效地检测大型交易网络上的非法账户。通过将边属性和有向边序列依赖考虑在内，DIAM 自动学习了有效的节点表示，并利用多图拓扑结构采用了新的多图差异（MGD）模块，通过设计良好的消息传递机制捕捉正常和非法节点之间的差异特征，从而在大量实验证明 DIAM 在准确检测非法账户方面始终表现最佳，同时具有高效性。

    Sep, 2023

  • 使用动态图嵌入轨迹增强跨学科洞见力

    DyGETViz 是一个用于可视化动态图 (DGs) 的新框架，它利用了离散时间动态图 (DTDG) 模型的最新进展，灵活处理动态图中固有的时间动态。DyGETViz 能够有效捕捉图中的微观和宏观结构变化，为表示复杂而庞大的动态图提供了一种强大的方法。通过 DyGETViz 的应用，揭示或证实了各种重要的发现，包括在线社区的内容分享模式和专业化程度的多样性、词汇表在几十年间的时间演化以及与衰老相关和非相关基因展示出的不同轨迹。DyGETViz 通过简化动态图的复杂性，提高了科学发现对非专业人士的可访问性。我们的框架作为一个开源 Python 包发布，可用于各个学科领域。我们的工作不仅解决了可视化和分析 DTDG 模型的持续挑战，还为未来在各个学科领域动态图表示和分析的研究奠定了基础。

    Jun, 2024