temporal link prediction | BriefGPT

关键词temporal link prediction

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时间网络嵌入动态下的时间链接预测
通过将节点定义为牛顿对象并引入速度的概念，我们提出了一种新的时间链接预测方法，通过计算每个节点的具体动态，而不是整体动态，提高了预测未来连接的准确性和可解释性。我们的方法在预测合著网络中的未来合作效果方面，使下游分类模型的性能提高了 17.
PDF6 months ago
基于时间序列预测的时序图结构学习
本研究提出了一种基于序列预测的 TGSL 方法来更好地学习下游任务的图结构，通过添加潜在的时间边、使用 Gumble-Top-K 来选择最接近上下文嵌入的候选边，以及提出若干候选采样策略，同时端到端联合学习图结构和 TGNs，实验结果表明
PDFa year ago
ACL通过概念共现探索和表述学术思想
本研究提出一种基于概念共现的框架，集成于研究助手系统，用于加速学术灵感的产生与发现。实验结果表明，该系统具有广阔的前景和应用价值。
PDFa year ago
HGWaveNet: 一种用于时间链路预测的双曲线图神经网络
本文提出了基于超几何几何的 HGWaveNet 神经网络，该网络有效利用了超几何空间与数据分布的契合性进行时序边预测，通过设计 2 个关键模块，分别学习空间和时间信息，应用于保留了整个数据流中的分层结构信息，实现了对 6 个实际数据集的超几
PDFa year ago
WSDM一种有效的基于图学习的时间链接预测方法：WSDM Cup 2022 第一名
介绍了一个名为 AntGraph 的解决方案来进行时间图中的边的存在概率的学习与预测，并通过性能分析和实验数据表明其优越性，AUC 分数为 0.666 和 0.902。
PDF2 years ago
WSDMHTGN-BTW: 异构时间图网络与双时间窗训练策略用于时序链接预测
本文针对 WSDM Cup 2022 中的时间链接预测任务，提出了一种适用于异构时间网络的通用模型 —— 异构时间图网络（HTGN），以解决具有不固定时间间隔和多样化链接类型的时间链接预测任务；通过设计双时间窗口训练策略（BTW）训练模型，
PDF2 years ago
利用矩阵和张量分解进行时序链接预测
本文考虑了基于时间的链接预测问题，研究了基于矩阵和张量的方法，并探讨了在具有不同周期结构的数据中利用张量分解的优点。通过多个实验，证明了这两种方法对于时间链接预测具有很好的效果。
PDF14 years ago