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TempME：通过模式发现实现时间图神经网络的解释性
针对当前时间图神经网络（TempME）的关键挑战，提出了一种新颖的方法：Temporal Motifs Explainer（TempME），用于揭示触发该模型预测的最关键时间图案，实验证明 TempME 在解释准确性方面取得了优势，并提升了
PDF8 months ago
KDD利用基本图形转换进行时间图生成
本文提供了一种实用的临时图形生成模型，即 Motif Transition Model（MTM），旨在生成具有现实全局和本地特征的合成时间网络，通过模拟时态模式转换过程来实现全新事件的排序和生成。
PDFa year ago
金融网络的时间性征：Mercari、JPMC 和 Venmo 平台的研究
研究金融交易网络中的临时特征，以此提高欺诈检测精度，并探讨金融和社交关系的相互作用对于预测友谊、识别供应商和分析时间周期的影响。
PDFa year ago
DyG2Vec: 自监督下的动态图表征学习
DyG2Vec 是一种适用于动态图的自监督学习方法，利用窗口机制生成任务不可知的节点嵌入来预测未来的交互，并在标准数据集上显著优于现有的状态 - of-the-art 方法，并且只需要部分训练 / 推理时间，适用于少量标签的场景。
PDF2 years ago
移动通讯网络中的时间模式揭示了同性恋、性别差异模式和群组对话
使用手机通话记录来探究人类的互动模式，并研究社交网络结构和性别、年龄等属性的关系。结果显示不同性别之间存在交流的区别，年龄相似的人更容易互相联系。此外，密集部分和稀疏部分的时间模式不同。
PDF11 years ago
时间依赖网络中的时间模式
介绍了时间网络的构成和时间次结构的概念，提出了一种基于颜色有向图的识别时间次结构的有效算法，并在大型移动电话网络上分析了其统计规律。
PDF13 years ago