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ICLRCoRe-GD: 可扩展图可视化的层次框架与 GNNs
图可视化，也称为图绘制，旨在找到优化特定标准的图形嵌入。本文介绍了一种基于可学习的子二次运行时的可缩放图神经网络（GNN）的图绘制框架，可以学习优化应力，并提出了一种基于中间节点位置的新型位置重连技术，实现了最先进的性能。
PDF5 months ago
高效可视化大型图
本文介绍了一种基于降维的新颖图形可视化方法，称为 t-SGNE。t-SGNE 专门设计用于可视化图中的聚类结构，并通过使用图的邻居结构将时间复杂度从二次降低到线性的方式，支持更大规模的图。此外，结合拉普拉斯特征图嵌入算法和图中的最短路径算法
PDF9 months ago
深度潜在位置主题模型用于文本边网络的聚类和表示
本研究介绍了一种基于概率模型和可变图自动编码器方法的 Deep-LPTM 模型聚类策略，使节点和边在两个嵌入空间中构建联合表示，以解决社交网络中的节点聚类和数据可视化等问题，并在 Enron 公司的电子邮件数据上进行了验证。
PDFa year ago
IJCAIDynGEM: 动态图深度嵌入方法
本文提出了 DynGEM 算法，基于最近深度自编码器对图嵌入的研究，旨在解决动态图嵌入问题，实现了稳定嵌入、适用于不断增长的动态图以及比静态嵌入方法更高效。在多项任务和实验中，DynGEM 表现出优异的稳定性和可扩展性。
PDF6 years ago
光谱聚类和高维随机块模型
本文提出了用于网络中的聚类分析的一种新方法，利用谱聚类在随机块模型中发现社区和研究潜在空间模型下的特征向量。
PDF14 years ago