1(南京邮电大学计算机学院 南京 210023);2(江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学) 南京 210023) (chenkj@njupt.edu.cn)
出版日期: 2020-08-01基金资助:国家自然科学基金项目(61772284)Conditional Variational Time-Series Graph Auto-Encoder
Chen Kejia1,2, Lu Hao1, Zhang Jiajun11(School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023);2(Jiangsu Key Laboratory of Big Data Security & Intelligent Processing(Nanjing University of Posts and Telecommunications), Nanjing 210023)
Online: 2020-08-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61772284).摘要/Abstract
摘要： 网络表示学习(也被称为图嵌入)是链接预测、节点分类、社区发现、图可视化等图任务的基础.现有大多数的图嵌入算法主要是针对静态图开发的，难以捕捉现实世界的网络随时间进化的动态特征.目前，针对动态网络表示学习方法的研究工作仍相对不足.提出了条件变分时序图自编码器(TS-CVGAE)，可以同时学习动态网络的局部结构和随时间的演化模式.该方法首先改进了传统图卷积得到时序图卷积，并在条件变分自编码器的框架下使用时序图卷积对网络节点进行编码.训练结束后，条件变分自编码器的中间层就是最终的网络嵌入结果.实验结果表明，该方法在4个现实动态网络数据集上的链接预测表现均优于相关的静、动态网络表示学习方法.
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