如何高效进行Continuous论文阅读?
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本文共计2865个文字,预计阅读时间需要12分钟。
1. Continuous-Time Dynamic Network Embeddings本文提出了一种将时间信息嵌入网络中的通用框架,该框架在CTDG学习时引入了时间相关性嵌入。
Conclusion本文描述了一种将时间信息嵌入网络的方法,这种方法为时间信息嵌入网络提供了新的思路。
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的嵌入方法提供了基础,用于从连续时间动态网络学习动态(时间相关)网络嵌入
Figure and table图1:这幅图的边标签为时间,注意v4 v1 v2不是一个合法的时序游走,因为v1v2的边时序小于v1v4的边
图2,可以看到大部分的时序随机游走长度都集中在右侧
表1 SOTA
Introduction 在这个论文里 提出了一种通用框架。这个框架可以非常容易的和现有的节点嵌入方式(基于随机游走)结合,给这些节点嵌入加入时间序列信息。
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1. Continuous-Time Dynamic Network Embeddings本文提出了一种将时间信息嵌入网络中的通用框架,该框架在CTDG学习时引入了时间相关性嵌入。
Conclusion本文描述了一种将时间信息嵌入网络的方法,这种方法为时间信息嵌入网络提供了新的思路。
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的嵌入方法提供了基础,用于从连续时间动态网络学习动态(时间相关)网络嵌入
Figure and table图1:这幅图的边标签为时间,注意v4 v1 v2不是一个合法的时序游走,因为v1v2的边时序小于v1v4的边
图2,可以看到大部分的时序随机游走长度都集中在右侧
表1 SOTA
Introduction 在这个论文里 提出了一种通用框架。这个框架可以非常容易的和现有的节点嵌入方式(基于随机游走)结合,给这些节点嵌入加入时间序列信息。

