Nätverksinbäddning, som ett sätt att lära sig lågdimensionella representationer av hörn, har visat sig vara mycket användbart i många tillämpningar. Massor av toppmoderna nätverk inbäddningsmetoder baserade på Skip-gram ram är effektiva och effektiva. Dessa metoder fokuserar dock främst på det statiska nätet och kan inte naturligt generaliseras till den dynamiska miljön. I detta dokument föreslår vi en stabil dynamisk ram med hög effektivitet. Det är en förlängning av de Skip-gram-baserade nätverksinbäddningsmetoder, som kan hålla optimaliteten av målet i Skip-gram-baserade metoder i teorin. Vår modell kan inte bara generalisera till den nya vertex representation, men också uppdatera de mest drabbade ursprungliga vertex representationer under utvecklingen av nätverket. Flera klass klassificering på tre verkliga nätverk visar att, vår modell kan uppdatera vertex representationer effektivt och uppnå prestanda omskolning samtidigt. Dessutom visar det experimentella visualiseringsresultatet att vår modell kan undvika inbäddning av utrymme.
Sång och al. utöka hoppa-gram-baserade modeller och föreslå ett dynamiskt nätverk inbäddning ram REF.
Dynamic Network Embedding : An Extended Approach for Skip-gram based Network Embedding
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}