dynamic link prediction | BriefGPT

关键词dynamic link prediction

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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。
PDFa month ago
连续时间动态链接预测算法性能探索
通过提出 Birth-Death 图、负采样方法的分类、进行实证研究以及可视化探索，全面评估了动态链接预测算法的性能差异和负采样策略对测试 AUC 的影响。
PDFa month ago
高阶动态图表示学习与高效 Transformer 模型
通过在 Transformer 的注意力矩阵中编码高阶图结构，HOT 模型在图表示学习中的动态问题中提高了链接预测的准确性，同时通过设置层次结构在注意力矩阵上显著减少内存占用。与其他动态图表示学习方案相比，HOT 在 MOOC 数据集上实现
PDF7 months ago
在现实世界中探索时间粒度对动态链接预测的影响
通过广泛的实验，我们研究了训练动态图神经网络时时间粒度对性能和鲁棒性的影响，发现复杂的记忆机制和合适的时间粒度对于在动态链接预测任务中获得竞争力和鲁棒性的动态图神经网络至关重要。我们还讨论了考虑模型和数据集中的局限性，并提出了未来关于时间图
PDF8 months ago
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。
PDF9 months ago
动态图中的双线性交互学习时间注意力
该论文通过使用时态点过程和变分自编码器提出了一种无需人工边缘指定的模型，学习推断节点间的时间关注力，从而具有更大的灵活性和更好的性能，用于动态链接预测任务。
PDF5 years ago
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。
PDF6 years ago
动态图上的表示学习
本文提出了一种基于动态图的归纳式深层表示学习框架（DyRep），能够学习一组函数以高效生成随时间演变的低维节点嵌入，这些嵌入驱动动态图中节点之间的通信与关联，并利用时间为尺度的多元点过程模型来捕获这些动态关系，该研究通过动态链接预测和事件时
PDF6 years ago