構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測學(xué)術(shù)合作行為消失

摘要： 現(xiàn)有鏈接消失問題研究工作一部分只停留在發(fā)現(xiàn)和分析鏈接消失的原因上，一部分僅使用靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)表示進(jìn)行預(yù)測，很少從網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化的角度分析鏈接消失預(yù)測問題。針對以上研究現(xiàn)狀，提出一種預(yù)訓(xùn)練動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)合作行為消失預(yù)測模型PreDGN(Pre-trained Dynamic Graph neural Network)。PreDGN首先通過動(dòng)態(tài)圖生成預(yù)訓(xùn)練任務(wù)捕捉動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間信息，同... （共6頁）