Temporal learning for dynamic graph
Notice bibliographique
Résumé
A graph is a data structure to model a complex system of entities connected in a particular relation.These entities are nodes in the graph, and the connections are edges.A dynamic graph is a graph that evolves in its nodes, edges or both.We can use it to analyze networks that are not static, such as social networks, academic citation networks and city traffic networks.The dynamic graph is a widely used data structure in various domains.However, the exploration of machine learning with dynamic graphs is still in its early stage.What are the drivers of a dynamic graph's evolution?How can we learn the temporal information from a dynamic graph's history?How can we determine if we should use dynamic graph learning algorithms to analyze a given graph?These are still open questions that are well worth to explore.In this thesis, I try to address the research questions above by a survey of recently developed supervised dynamic graph learning algorithms and proposing a dynamic graph temporal learning framework.Based on the framework above, I conducted an initial study on measuring the significance of temporal patterns to prepare for the research in predicting performance gain from dynamic graph learning algorithms.Dr.Xue Liu, I learned from him how to do research from a high-level point of view, how to discover and focus on the high-impact research ideas, how to plan our work more efficiently, and many other best practices in conducting scientific research.All of these are very beneficial to my future career.The collaboration system he established between his students and other research groups also opened up my eyesight to different scientific domains.I am genuinely thankful to my supervisor Dr.Xue Liu.If there is one thing I regret during my study at McGill, that would be my giving up on the research idea that Dr.Kieran O'Donnell helped me establish.I selected to work on a start-up idea instead of continuing that potential high-impact work.I must say sorry to Dr.Kieran O'Donnell for not continuing to work with him because of my greediness.I also need to say 'thank you' to him for all the favours he did for me.This regretful experience taught me that I should not be greedy for money,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».