编者按:
本文介绍了动态图表示学习的重要性以及目前常用的方法,并提出了未来的研究展望。传统的图学习方法主要基于静态图,但现实生活中的关系图通常是动态的,边和节点会随时间变化。这就需要针对动态图设计相应的学习方法。
在本文中,介绍了两篇动态图表示学习的工作。第一篇工作是JODIE,使用两个递归神经网络来建模用户-项目关系。第二篇工作是TemporalGraphNetworks(TGNs),提出了一种学习连续时间动态图的通用框架,并指出之前的许多方法是该框架的特定实例。
该领域的问题定义是用户-项目交互发生在不断变化的关系图中,表示学习方法需要解决以下四个问题:
在模型介绍中,文中提到了静态嵌入和动态嵌入的概念,以及嵌入更新操作和嵌入投影操作的实现。嵌入更新操作利用用户和项目之间的交互数据来生成动态嵌入。嵌入投影操作用于预测用户未来的嵌入轨迹,以应用在关系预测任务中。
标签: 知识图谱、 动态、 图数据库、本文地址: https://yihaiquanyi.com/article/4e585afd4a9efa91d74f.html
上一篇:spark从节点的工作进程是Spark从知晓到从新...