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dynamic graph modeling
搜索结果 - 4
DyGPrompt：在动态图上学习特征和时间提示
本研究提出了一种针对动态图建模的新型预训练和提示框架 ——DyGPrompt，通过在任务目标和动态变化之间设立双重提示，以及利用节点和时间特征相互刻画的双重条件网络，来有效填补现有静态图的预训练模型在节点分析等下游任务中的缺口。通过在三个公
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a month ago
DDGHM: 双动态图与混合度量训练，用于跨域序列推荐
本文提出一种基于双重动态图建模和混合度量训练的跨域顺序推荐框架 DDGHM，以解决现有跨域推荐模型由于数据稀疏和短序列长度引起的性能瓶颈。通过实验验证，DDGHM 有利于提高顺序推荐性能。
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2 years ago
TCL: 基于 Transformer 动态图对比学习建模
本文介绍了一种新颖的图神经网络方法，基于图转换器，引入了两个流编码器，另外通过对比学习来使动态表示具有高级别 (或全局) 语义，提高了交互预测的准确性。
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3 years ago
AAAI
神经搜索下的基于骨架的人体动作识别中的图卷积网络学习
提出了一种自动设计的图卷积网络，用于基于骨架的动作识别，该网络通过动态图模块和多次跳跃模块增加了空间 - 时间相关性的表示能力，使用采样和记忆效率的进化策略搜索出优化架构，结果表明其效果优于现有图卷积网络。
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5 years ago
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