node2vec | BriefGPT - AI 论文速递

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MM图嵌入方法在社区检测中的稳健性
本研究探讨了在网络扰动（尤其是边缘删除）的情况下，图嵌入方法在社区检测中的鲁棒性。通过对合成和真实网络进行的实验证明了不同家族的图嵌入方法的不同程度的鲁棒性，发现网络大小、初始社区划分强度和扰动类型等因素对鲁棒性的影响。值得注意的是，nod
PDF2 months ago
推进网络入侵检测：将图神经网络与散射变换和节点嵌入相结合以增强异常检测
使用图神经网络的两种新方法来进行网络入侵检测系统（NIDS）：第一种方法使用散射变换对边缘特征向量进行多分辨率分析，以识别网络流量中的细微异常；第二种方法通过使用 Node2Vec 来改进节点表示，从而捕捉到更准确和全面的网络图像。与基准
PDF3 months ago
AAAI基于精通引导的非参数聚类方法来扩展策略预测
预测学生在解决问题时可能采用的策略（概念序列），有助于自适应教学系统根据学习能力更好地适应不同类型的学习者，从而为学生提供更动态、更吸引人、更个性化的体验。
PDF6 months ago
基于 FPGA 的图嵌入加速器使用顺序训练算法
本文研究了在 IoT 环境中使用的 node2vec 算法的应用，提出了结合在线序列训练算法的方法，并在资源有限的 FPGA 设备上实现。所提出的 FPGA 实现相较于原模型在 CPU 上获得了 205.25 倍的加速，评估结果显示，提出的
PDF6 months ago
拓扑 Node2vec：通过持续同调增强图嵌入
通过在 Node2vec 的训练损失中引入拓扑损失项，该研究提出一种改进的图嵌入方法，使用持续图来重新构建输入图的几何和拓扑特性。
PDF10 months ago
ICMLnode2vec 的出乎意料的行为
分析了 node2vec 图嵌入策略在多个方面的嵌入质量，发现其嵌入质量对参数选择不稳定，并提出了实际上的解决方案。
PDF2 years ago
KDDnode2vec：网络可扩展特征学习
node2vec 是一种学习网络节点特征表示的算法框架，通过学习节点到一个低维度特征空间的映射来最大化保留节点的网络邻域的机会，实现了对网络中连接性模式多样性的表达。结果表明，在多个领域的真实世界网络上，node2vec 在多标签分类和链接
PDF8 years ago