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关于分类时空中介中心性的多项式可解性
本文研究了在时间图中如何高效地计算顶点的中介中心性，提出了多种 “最短路径” 的概念，并探讨了哪种概念能够在多项式时间内解决问题。
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3 years ago
时间中介中的算法问题
研究时变图中各种概念下的最优时空路径，发现计算其顶点之间的中心度具有可计算与难以计算的不同情况，其计算复杂度与所选的最优路径概念相关，是社交网络分析中常用的一种有用工具。
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4 years ago
TG-GAN: 基于深度生成模型的连续时间时序图形生成
我们提出了一种名为 ' 时间图生成对抗网络 ' 的新模型，它能够连续地生成时间图，并针对回归神经网络设计了一些新的激活函数，以强制实施时间合法性约束，以及一种新的时间图鉴别器，以提高效率和准确性。
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4 years ago
时态图上的归纳表示学习
本文提出了一种基于时间图的归纳表示学习方法，使用新颖的时间编码技术和自注意力机制，可以对动态网络中的节点分类和链接预测任务进行有效处理，并相对于现有的时空图嵌入方法取得了优秀的效果。
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4 years ago
用于分类传播过程的时态图核
本文提出了一种将标准图内核应用于时间领域的框架，包括三种不同的方法，并探讨了时间信息损失和效率之间的平衡，通过实际应用于真实世界的社交网络得出，考虑了时间信息对传播过程的成功分类至关重要。
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5 years ago
时序图上的节点嵌入
该论文提出了一种节点嵌入方法，通过学习时间图的节点和边的演变，利用一种时间节点嵌入模型进行不同的图形预测任务，并通过合并历史嵌入，优化每个特定任务来创建一个节点的时间嵌入。评估表明，与竞争基线和算法替代方案相比，我们的算法在许多数据集和基线
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5 years ago
精益求精：构建选择性异常集合
本文提出了 SELECT 算法，该算法基于集成学习方法和新颖技术实现异常挖掘，通过自动和系统地选择结果来组装数据，对临时图中的事件进行检测，不仅能显著提高检测效果，并且在五项真实数据集的测试中得到了证实。
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9 years ago
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