Entropy-Aware Time-Varying Graph Neural Networks with Generalized Temporal Hawkes Process: Dynamic Link Prediction in the Presence of Node Addition and Deletion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of learning temporal graph representations, which capture the changing nature of complex evolving networks. Existing approaches mainly focus on adding new nodes and edges to capture dynamic graph structures. However, to achieve more accurate representation of graph evolution, we consider both the addition and deletion of nodes and edges as events. These events occur at irregular time scales and are modeled using temporal point processes. Our goal is to learn the conditional intensity function of the temporal point process to investigate the influence of deletion events on node representation learning for link-level prediction. We incorporate network entropy, a measure of node and edge significance, to capture the effect of node deletion and edge removal in our framework. Additionally, we leveraged the characteristics of a generalized temporal Hawkes process, which considers the inhibitory effects of events where past occurrences can reduce future intensity. This framework enables dynamic representation learning by effectively modeling both addition and deletion events in the temporal graph. To evaluate our approach, we utilize autonomous system graphs, a family of inhomogeneous sparse graphs with instances of node and edge additions and deletions, in a link prediction task. By integrating these enhancements into our framework, we improve the accuracy of dynamic link prediction and enable better understanding of the dynamic evolution of complex networks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle