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temporal interactions
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使用神经控制微分方程学习动态图嵌入
研究动态图的表示学习，提出了 Graph Neural Controlled Differential Equation (GN-CDE) 模型，通过深度神经网络参量化向量场和交互导数，对节点嵌入轨迹的动态演化进行建模，实现了在动态演化的图
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a year ago
利用图结构化跨域表示进行多领域推荐
本文提出了一种名为 MAGRec 的方法，通过图神经网络在多域序列用户交互中进行高效学习，利用时间内和跨领域交互作为上下文信息进行学习，以解决多个域的负面知识转移问题并改善整体表示效果。实验表明，在不同场景下 MAGRec 一直优于现有的最
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a year ago
MM
一种基于图形的足球动作检测方法，利用无监督球员分类技术
本文主要介绍了一种基于图的方法，通过将球员、裁判和守门员表示为图中的节点，并将它们的时序交互建模为一系列图形，提高了足球视频中行动定位的准确性，对于该方法的测试结果，对于球员分类任务达到了 97.72% 的准确率，在结合音频和视频多模态信息
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2 years ago
KDD
神经张量分解
本文提出了基于神经张量分解的动态关系数据预测模型，该模型利用长短时记忆网络来刻画关系数据中的多维时间交互作用，并结合多层感知器结构学习不同潜在因素之间的非线性关系，实验证明该模型在评级预测和链接预测方面性能显著优于神经网络因子分解模型和其他
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6 years ago
学习排名以合成规划启发式方法
研究领域特定规划的学习启发式，通过学习排名问题，引入了新的方法来计算捕获近似计划中的时间交互的特征。在最近的国际规划竞赛问题上进行的实验表明，RankSVM 学习启发式优于原始启发式和通过普通回归学习的启发式。
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8 years ago
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