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基于图框架变换的动态图神经网络模型
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作者 杨圣鹏 施建栋 +1 位作者 周斯炜 李明 《浙江师范大学学报（自然科学版）》 2024年第1期19-28,共10页
为了有效地挖掘并利用动态图的低频和高频信息并捕捉其时空演变规律,提出了一种基于图小波的兼顾低通、高通滤波的多尺度图卷积,并将该卷积运算融入长短期记忆网络中,构建了一类基于图框架变换的动态图神经网络模型.在离散动态图的3个... 为了有效地挖掘并利用动态图的低频和高频信息并捕捉其时空演变规律,提出了一种基于图小波的兼顾低通、高通滤波的多尺度图卷积,并将该卷积运算融入长短期记忆网络中,构建了一类基于图框架变换的动态图神经网络模型.在离散动态图的3个基准数据集中采用2种不同的训练方式进行实验,对比了11种动态图表示学习方法.实验结果表明:所提模型通常能取得最优效果且稳定性更好,同时也验证了模型能够更好地捕获动态图的演变规律. 展开更多
关键词 多尺度图卷积 图框架变换 动态图神经网络 动态图表示学习
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