04 2022 档案
摘要:4 Streaming Graph Neural Networks link:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401092 Abstract 本文提出了一种新的动态图神经网络模型DGNN,它可以随着图的演化对动态信息进行建模。特别是,该框架可以通过捕获
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摘要:2 DynGEM: Deep Embedding Method for Dynamic Graphs link:https://arxiv.org/abs/1805.11273v1 Abstract 首先这个嵌入是基于deep autoencoder的 该论文提出了三个主要优势: (1)随着时间的推
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摘要:1 Continuous-Time Dynamic Network Embeddings Abstract 描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架,该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入 Conclusion 描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架。该框架为推广现有的基于随机游走
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