图异常检测
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疯狂的橙兔
一个仰望天空，走向天空的橙兔
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动态图的连续表示
—动态图的演化被视为随时间变化的静态图的快照集合。动态图的离散表示允许静态图方法为每个图快照编码结构信息，然后结合时间模型对时间信息进行编码以获得动态图的嵌入表示。该方法倾向于对图的整体拓扑结构信息和粗粒度时间信息进行编码。——将，对边中涉及的节点的局部交互信息和细粒度时间信息进行实时编码。动态图的连续表示是一种以更细的时间粒度对动态图进行建模的方法，并且是唯一具有准确时间信息的表示。这使它们成为的代表。原创 2023-05-30 16:55:16 · 631 阅读 · 1 评论 -
图表示学习和异质信息网络
图表示学习和异质信息网络简介原创 2023-05-11 16:14:40 · 903 阅读 · 0 评论 -
动态图异常检测论文研究(一)和Transformer了解
对动态图异常检测的相关论文进行了总结，同时对Transformer进行初步了解，动态图异常检测更能提高图异常检测的精度。原创 2023-04-10 15:48:40 · 1629 阅读 · 1 评论 -
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图异常检测初步了解原创 2023-04-10 11:08:06 · 3015 阅读 · 3 评论