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本文共计5343个文字，预计阅读时间需要22分钟。
实时流式图嵌入通过局部操作实现，链接：https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10109798hl=zh-TWsa=Xei=SyiOYtaXG-CO6rQPzPWC4Acscisig=AAGBfm3aT0E5adlGC7Ygeu2vb7WxgQF2lAoi=sc
9 Real-Time Streaming Graph Embedding Through Local Actions 11link:scholar.google.com.sg/scholar_url?url=par.nsf.gov/servlets/purl/10109798&hl=zh-TW&sa=X&ei=SyiOYtaXG-CO6rQPzPWC4Ac&scisig=AAGBfm3aT0E5adlGC7Ygeu2vb7WxgQF2lA&oi=scholarr
Abstract现有的方法要么依赖于顶点属性的知识，要么承受较高的时间复杂度，要么需要重新训练，没有封闭解（解释见www.zhihu.com/question/51616557）。作者提出了一种流式方法做动态图的架构，模型流程遵循三个步骤:(1)识别受新到达顶点影响的顶点，(2)为新顶点生成潜在特征，(3)更新受影响最严重顶点的潜在特征。
Conclusion提出了一个高效的在线表示学习框架，其中新的顶点和边作为流更新模型。该框架的灵感来自于增量逼近一个构造的约束优化问题的解，这个解在结果表示中保持时间平滑和结构近似，且逼近解为封闭解、效率高、复杂度低，并且在正交约束下仍然可行。
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Abstract现有的方法要么依赖于顶点属性的知识，要么承受较高的时间复杂度，要么需要重新训练，没有封闭解（解释见www.zhihu.com/question/51616557）。作者提出了一种流式方法做动态图的架构，模型流程遵循三个步骤:(1)识别受新到达顶点影响的顶点，(2)为新顶点生成潜在特征，(3)更新受影响最严重顶点的潜在特征。
Conclusion提出了一个高效的在线表示学习框架，其中新的顶点和边作为流更新模型。该框架的灵感来自于增量逼近一个构造的约束优化问题的解，这个解在结果表示中保持时间平滑和结构近似，且逼近解为封闭解、效率高、复杂度低，并且在正交约束下仍然可行。