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L2T-DLN：学习使用动态损失网络进行教学
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了两种新的损失函数，用于克服动态网络在时间上的演变所带来的挑战。在合成和真实动态网络上进行了广泛评估，结果显示出比原始损失函数更优越的性能。所提出的损失函数在具有多样的用户交互历史的真实网络中，在 MRR 上实现了超过 26.9% 的增强和 Recall@10 上的超过 11.8% 的改善。这些发现凸显了动态网络建模中所提出的损失函数的功效。
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关键要点
- 表示学习方法在离散网络结构转化为连续领域方面提供了革命性进展。
- 动态网络在时间上的演变带来了新的挑战。
- 提出了两种新的损失函数以克服 t-batching 中训练损失函数的局限性。
- 在合成和真实动态网络上进行了广泛评估，结果显示出比原始损失函数更优越的性能。
- 在真实网络中，所提出的损失函数在 MRR 上实现了超过 26.9% 的增强。
- 在真实网络中，所提出的损失函数在 Recall@10 上实现了超过 11.8% 的改善。
- 这些发现凸显了动态网络建模中所提出的损失函数的功效。
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