論文の概要: Temporal Egonet Subgraph Transitions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14632v1
- Date: Sun, 26 Mar 2023 05:37:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 18:28:58.471029
- Title: Temporal Egonet Subgraph Transitions
- Title(参考訳): 時間的エゴネット部分グラフ遷移
- Authors: Daniel Gonzalez Cedre, Sophia Abraham, Lucas Parzianello, Eric Tsai
- Abstract要約: 動的相互作用をどのように要約するか?
本稿では,時間的エゴネットサブグラフ遷移という,ノード埋め込みに基づく解決策を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How do we summarize dynamic behavioral interactions? We introduce a possible
node-embedding-based solution to this question: temporal egonet subgraph
transitions.
- Abstract(参考訳): 動的相互作用をどのように要約するか?
本稿では,時間的エゴネットサブグラフ遷移という,ノード埋め込みに基づく解決策を提案する。
関連論文リスト
- TimeGraphs: Graph-based Temporal Reasoning [64.18083371645956]
TimeGraphsは階層的時間グラフとして動的相互作用を特徴付ける新しいアプローチである。
提案手法は,コンパクトなグラフベース表現を用いて相互作用をモデル化し,多種多様な時間スケールでの適応推論を可能にする。
我々は,サッカーシミュレータ,抵抗ゲーム,MOMA人間活動データセットなど,複雑でダイナミックなエージェントインタラクションを持つ複数のデータセット上でTimeGraphsを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-06T06:26:49Z) - TempGNN: Temporal Graph Neural Networks for Dynamic Session-Based
Recommendations [5.602191038593571]
テンポラルグラフニューラルネットワーク(TempGNN)は、複雑なアイテム遷移における構造的・時間的ダイナミクスを捉えるための一般的なフレームワークである。
TempGNNは、2つの現実世界のEコマースデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-20T03:13:10Z) - Temporal Aggregation and Propagation Graph Neural Networks for Dynamic
Representation [67.26422477327179]
時間グラフは連続時間を通してノード間の動的相互作用を示す。
本研究では,周辺地域全体と時間的グラフ畳み込みの新たな手法を提案する。
提案するTAP-GNNは,予測性能とオンライン推論遅延の両面で,既存の時間グラフ手法よりも優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-15T08:17:18Z) - Multi-Task Edge Prediction in Temporally-Dynamic Video Graphs [16.121140184388786]
MTD-GNNは,複数種類の関係に対して時間動的エッジを予測するグラフネットワークである。
時間-動的グラフネットワークにおける複数の関係をモデル化することは相互に有益であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-06T10:41:00Z) - Interaction Transformer for Human Reaction Generation [61.22481606720487]
本稿では,時間的,空間的両方の注意を持つトランスフォーマーネットワークからなる対話型トランスフォーマー(InterFormer)を提案する。
我々の手法は一般的であり、より複雑で長期的な相互作用を生成するのに利用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T19:30:41Z) - Time-aware Dynamic Graph Embedding for Asynchronous Structural Evolution [60.695162101159134]
既存の作業は、動的グラフを変更のシーケンスとして見るだけである。
動的グラフを接合時間に付随する時間的エッジシーケンスとして定式化する。
頂点とエッジのタイムパン
組み込みにはタイムアウェアなTransformerが提案されている。
vertexの動的接続と学習へのToEs。
頂点表現
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-01T15:32:56Z) - Dynamic Graph Echo State Networks [11.900741510492754]
動的時間グラフの効率的な処理のためのグラフエコー状態ネットワークの拡張を提案する。
我々のモデルは、トレーニングを必要とせず、各タイミングで更新される動的グラフのベクトル符号化を提供する。
実験では、12の分散プロセス分類タスクにおいて、近似時間グラフカーネルに匹敵する精度を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-16T12:51:50Z) - ConTIG: Continuous Representation Learning on Temporal Interaction
Graphs [32.25218861788686]
ConTIGは、ノード埋め込み軌道の連続的動的進化をキャプチャする連続表現法である。
我々のモデルは、最新の相互作用、隣り合う特徴、固有の特徴を含む、動的ネットワークにおける3つの要素を生かしている。
実験結果は、時間的リンク予測、時間的ノードレコメンデーション、動的ノード分類タスクにおけるConTIGの優位性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-27T12:11:24Z) - Self-Supervised Learning of Non-Rigid Residual Flow and Ego-Motion [63.18340058854517]
動的3次元シーンに対する非剛性残留流とエゴ運動流の連成推定によるエンドツーエンドのシーンフロー学習法を提案する。
我々は、点クラウドシーケンスの時間的一貫性性に基づいて、自己監督的な信号で教師付きフレームワークを拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T11:39:19Z) - GRADE: Graph Dynamic Embedding [76.85156209917932]
GRADEは、軌道に先立ってランダムウォークを課すことで、進化するノードとコミュニティ表現を生成することを学ぶ確率モデルである。
我々のモデルは、遷移行列を介して時間ステップ間で更新されるノードコミュニティメンバシップも学習する。
実験では、GRADEは動的リンク予測においてベースラインを上回る性能を示し、動的コミュニティ検出において好適な性能を示し、一貫性と解釈可能な進化するコミュニティを特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T01:17:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。