dynamic graph learning | BriefGPT

关键词dynamic graph learning

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KDD重复感知邻居采样用于动态图学习
本文介绍了 RepeatMixer 模型，该模型通过考虑邻居采样策略和时间信息学习，学习源节点和目标节点的第一和高阶邻域序列的时间模式，进而提高了链接预测任务中的性能。
PDFa month ago
动态图上的机器学习：应用综述
动态图学习具有重要意义，可以有效地模拟不同领域中实体之间错综复杂的相互关系，此研究论文回顾了动态图学习的较少探索的应用，并揭示了机器学习在动态图领域所面临的挑战及其潜力。
PDF6 months ago
一个通用的基准框架是需要动态图神经网络的
本研究论文强调了动态图学习的重要性以及其在各个领域中的应用，并强调了建立一个统一的基准框架的需求，该框架能够捕捉时间动态、不断变化的图结构和下游任务需求。建立统一的基准框架将有助于研究人员了解现有模型的优点和局限性，促进创新，推动动态图学习
PDF6 months ago
利用图卷积神经网络进行交通预测的研究 - 缺失值处理
本研究提出了一种基于图卷积网络和动态图学习模块的方法（GCN-M），用于在具有复杂缺失值的时空上下文中处理交通流量预测任务。实验结果表明，所提出的方法具有可靠性。
PDF2 years ago
动态图学习生成三维零件装配
该论文提出了一种基于动态图卷积神经网络的自主部件组装方法，主要解决了几何和关系推理的部件姿态估计子问题，从而将输入部件组装成一个 3D 形状。
PDF4 years ago