Nätverken utvecklas kontinuerligt över tiden med tillägg, radering och ändring av länkar och noder. Även om många nätverk innehåller denna typ av tidsbaserad information, har merparten av forskningen inom nätverksrepresentationsinlärning fokuserat på statiska ögonblicksbilder av grafen och har i stor utsträckning ignorerat nätverkets tidsdynamik. I detta arbete beskriver vi en allmän ram för att införliva timlig information i nätverksinbäddningsmetoder. Ramen ger upphov till metoder för inlärningstidsrespektering av inbäddningar från kontinuerliga dynamiska nätverk. På det hela taget visar experimenten hur effektivt det föreslagna ramverket och det dynamiska nätverket är, eftersom det uppnår en genomsnittlig vinst på 11,9 % för alla metoder och grafer. Resultaten visar att modellering av tidsberoende i diagram är viktigt för att lära sig lämpliga och meningsfulla nätverksrepresentationer.
CTDN REF lär sig en kontinuerlig nätverksrepresentation genom att fånga tidsmässiga beroenden av nätverken genom slumpmässiga promenader.
Continuous-Time Dynamic Network Embeddings
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}