BriefGPT - AI 论文速递
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具有相关时空位置编码的动态图转换器
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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
建议利用表示学习方法解决连续时间动态图中高阶接近性问题，并提出了一种新的空间-时间位置编码方法。实验证明该方法在各种规模的数据集上表现出优越性能和可扩展性。
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关键要点
- 建议利用表示学习方法解决连续时间动态图中的高阶接近性问题。
- 提出了一种新的空间-时间位置编码方法。
- 该方法结合了参数自由的个性化交互强度估计和泊松点过程的假设。
- 在节点表示学习中有效保留了动态的空间-时间高阶接近性。
- 实验证明该方法在各种规模的数据集上表现出优越的性能和可扩展性。
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