Jul, 2022

面向异步结构演变的时态动态图嵌入

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TL;DR该论文提出了一种用于动态图的时间感知变压器来嵌入顶点表示的方法，该方法使用时间边缘序列来维护异步结构演变，并在多个数据集上展示了其在图挖掘任务中的优越性能。
发现论文，激发创造
  • 时变图的图级嵌入

    本研究提出了一种为动态网络生成图层嵌入的新方法，包括构建多层图和使用改进的随机游走生成节点的时间上下文，再利用一个深度学习模型生成图层嵌入，并在公开数据集上进行了评估和比较。

    Jun, 2023

  • 时间网络嵌入动态下的时间链接预测

    通过将节点定义为牛顿对象并引入速度的概念，我们提出了一种新的时间链接预测方法，通过计算每个节点的具体动态，而不是整体动态，提高了预测未来连接的准确性和可解释性。我们的方法在预测合著网络中的未来合作效果方面，使下游分类模型的性能提高了 17.34%（相对于基准模型）并针对时间链接预测问题提供了一个可解释的层。

    Jan, 2024

  • 动态图上的进化学习

    本文提出一种新的算法 —— 动态图形学习，旨在在动态图形中共同学习图形信息和时间信息，并利用梯度元学习来学习更新策略，在快照上具有比 RNN 更好的泛化能力，能够训练任何基于消息传递的图神经网络以增强表示能力。

    Nov, 2021

  • TransformerG2G：使用 Transformer 学习时变图嵌入的自适应时间步长

    开发了一种具有不确定性量化的图嵌入模型 TransformerG2G，通过利用先进的转换编码器从当前状态 ($ t $) 和先前上下文（在时间戳 [$ t-1，t-l $] 上，$ l $ 是上下文的长度）中首先学习中间节点表示。

    Jul, 2023

  • 关于一种针对时间感知知识图谱的广义框架

    该论文旨在提供时间感知知识图扩展的简要但定义明确的概述，以促进该领域的未来研究。

    Jul, 2022

  • 通过联合建模多元关系结构演化进行时间属性预测

    本文提出了一個新的框架 DArtNet，它利用了動態知識圖中的信息進行時間序列預測，經實驗證明可以提高預測準確率。

    Mar, 2020

  • 动态词向量用于演化中的语义发现

    该研究通过发展一种动态统计模型学习时态感知的词向量表示，并实现了 “对齐问题” 的解决，从而可以可靠地捕捉时间上的语言演变，并在语义准确性和对齐质量方面持续优于现有的时间嵌入方法。

    Mar, 2017

  • 时间感知图嵌入：一种时序平滑和任务导向的方法

    本研究提出了一种名为 Robustly Time-aware Graph Embedding (RTGE) 的方法，通过融合更多的时间平滑性来提高知识图谱嵌入的性能，并提供了一种基于任务和时间感知的负采样策略，最终在多项基准任务中展现出更好的预测性能。

    Jul, 2020

  • 半监督图嵌入动态链接预测方法

    我们在动态网络的链接预测问题中，提出了一种基于半监督图嵌入的方法，使用加权损失函数来同时反映时空和快照结构信息，从而提高模型的预测性能，并在三个真实动态网络上展示了方法的有效性。

    Oct, 2016

  • 基于时间图的动态图深度学习

    本文提出了一种称为 TGN 的新型深度学习框架，可以有效地在动态图形学中学习演化特征或连接。

    Jun, 2020