典型文献
动态连续时间网络表示学习
文献摘要：
随着时间的推移,网络会随着节点和连边的变化不断发展.针对传统网络表示学习算法不能正确处理动态网络的问题,提出一种基于随机游走的动态连续时间网络表示学习算法(DCTNE).通过定义一个灵活的节点时序邻居概念,设计一个有偏的随机游走过程.根据时间信息,有效地探索节点的不同时序邻居并建模不同邻居的影响,学习网络表示.实验证明了DCTNE动态网络时序信息的有效性.在链接预测任务上,DCTNE的AUC值与其他算法相比最高获得了50％的增益;在节点分类任务上,DCTNE相较于其他算法在效果上有明显提升.结果表明,对网络中时间依赖关系进行建模有助于后续的网络分析任务.
文献关键词：
网络表示学习;随机游走;时序邻居;连续时间;动态网络;网络演化
中图分类号：
作者姓名：
王岩;任浩;王喆
作者机构：
吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130000
文献出处：
引用格式：
[1]王岩;任浩;王喆-.动态连续时间网络表示学习)[J].计算机工程与应用,2022(12):163-169
A类：
DCTNE,时序邻居
B类：
连续时间,网络表示学习,正确处理,动态网络,随机游走,时间信息,索节,学习网络,时序信息,链接预测,节点分类,分类任务,中时,时间依赖,依赖关系,网络演化
AB值：
0.215415
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