连续的变分图生成模型

学习图中节点的嵌入表示是很多任务的基础,比如链接预测,节点分类和图可视化。之前的图嵌入方法主要是静态图,但是现实生活中很多图都是动态的,随着时间变化而且时间是连续的。由于静态的方法只能学习到单个时间点上图的结构,无法捕捉到图在时间上的依赖,很多动态的方法无法处理不规则时间间隔的问题。针对以上问题,提出了一种连续时间上的动态图生成方法(continuous variational graph generative model,CVGGM)。方法建立在变分自动编码机之下,使用时间嵌入方法得到输入,使用信息传递得到节点邻居的信息,使用连续的长短期记忆网络学习时间上的依赖,生成潜在变量作为节点的表示。实验中使用了3个现实世界的数据集,并且在链接检测和链接预测上达到了很好的效果。