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基于网络的表示学习研究旨在探索能够更好地研究分析复杂信息网络中的节点间的联系, 寻找解决信息网络背景下的各种实际问题的普适方法, 有效融合网络结构与节点外部信息, 形成更具区分性的网络表示. 近年来, 网络表示学习问题吸引了大量的研究者的目光, 相关的论文工作也层出不穷。
PGB: A PubMed Graph Benchmark for Heterogeneous Network Representation Learning
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月25日
PGB: A PubMed Graph Benchmark for Heterogeneous Network Representation Learning
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月4日
Improving Graph Neural Networks on Multi-node Tasks with Labeling Tricks
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月20日
A Balanced Tree Approach to Construction of Length-Compatible Polar Codes
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月8日
Neighborhood-aware Scalable Temporal Network Representation Learning
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月5日
Neighborhood-aware Scalable Temporal Network Representation Learning
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Arxiv
0+阅读 · 2022年9月2日
Network Comparison with Interpretable Contrastive Network Representation Learning
Arxiv
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Analysis of 5G academic Network based on graph representation learning method
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月16日
Network representation learning systematic review: ancestors and current development state
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月14日
Network Representation Learning: From Preprocessing, Feature Extraction to Node Embedding
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月14日
Inductive Representation Learning in Temporal Networks via Mining Neighborhood and Community Influences
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月5日
Inductive Representation Learning in Temporal Networks via Mining Neighborhood and Community Influences
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月1日
DPPIN: A Biological Repository of Dynamic Protein-Protein Interaction Network Data
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月22日
Temporal Graph Network Embedding with Causal Anonymous Walks Representations
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Arxiv
0+阅读 · 2021年8月24日
Temporal Graph Network Embedding with Causal Anonymous Walks Representations
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Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
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