Grafer uppstår naturligt i många verkliga tillämpningar inklusive sociala nätverk, recommender system, ontologier, biologi, och beräkningsfinansiering. Traditionellt har maskininlärningsmodeller för grafer främst utformats för statiska grafer. Många tillämpningar innebär dock att diagram utvecklas. Detta inför viktiga utmaningar för lärande och slutledning eftersom noder, attribut och kanter förändras över tiden. I den här undersökningen går vi igenom de senaste framstegen inom representationsinlärning för dynamiska grafer, inklusive dynamiska kunskapsgrafer. Vi beskriver befintliga modeller ur ett kodare-dekoder perspektiv, kategorisera dessa kodare och dekodrar baserat på de tekniker de använder, och analysera tillvägagångssätten i varje kategori. Vi går också igenom flera framstående tillämpningar och allmänt använda dataset, och lyfter fram riktningar för framtida forskning.
Kazemi m.fl. Ref-översikt flera sådana metoder för dynamiska diagram (kunskapsdiagram).
Relational Representation Learning for Dynamic (Knowledge) Graphs: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}