Jan, 2024

时间网络嵌入动态下的时间链接预测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 动态图中的链接预测用于推荐

    本论文提出了一种新的神经网络方法，利用动态图表达用户 - 物品关系的演变，以更好地解决基于链接预测的推荐服务问题，实验证明在用户 - 物品关系随时间变化的场景中，该方法可以获得更好的预测结果，同时揭示了现有方法在面对这种变化时的严重影响。

    Nov, 2018

  • 时序图网络中新节点的动态链接预测

    使用基于元学习原理的新型模型对新节点的动态链接预测进行建模，通过在时间编码器和预测器中融入元学习范式，实现了对新节点的快速适应并取得了卓越的性能。

    Oct, 2023

  • 时序图上的节点嵌入

    该论文提出了一种节点嵌入方法，通过学习时间图的节点和边的演变，利用一种时间节点嵌入模型进行不同的图形预测任务，并通过合并历史嵌入，优化每个特定任务来创建一个节点的时间嵌入。评估表明，与竞争基线和算法替代方案相比，我们的算法在许多数据集和基线上都显示出性能改进，并且在较不凝聚、具有较低聚类系数的图形中效果特别显著。

    Mar, 2019

  • 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

  • 预测动态图的结构

    本文介绍了一种基于时序方法和通量平衡分析的方法，用于预测未来时间点的图结构，并在合成和实际数据集上验证了其效用和适用性。

    Jan, 2024

  • dyngraph2vec：使用动态图表示学习捕获网络动态性

    基于嵌入方法的动态图形表示学习，结合密集和递归层，研究动态图形中的链路预测问题，并在两个真实数据集上验证了其优越性。

    Sep, 2018

  • 时序图网络嵌入与因果匿名遍历表示

    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

  • GC-LSTM: 基于图卷积嵌入的 LSTM 模型进行动态链接预测

    本文提出了 GC-LSTM 动态网络链路预测方法，结合 Graph Convolution Network 和 LSTM 网络实现了对动态网络添加和删除链路的预测，并通过实验验证了其优于当前最优方法。

    Dec, 2018

  • 从链接预测到预测：基于批次的时间图学习中的信息损失

    本研究通过重新构建动态连接预测作为链接预测任务，更好地考虑了数据中的时间信息，解决了常见评估方法引起的模型性能不准确和方法公平比较困难的问题。

    Jun, 2024