gl2vec公司 swMATH ID: 41561 软件作者： Tu，K.，Li，J.，Towsley，D.，Braines，D.，Turner，L.D 描述： gl2vec：使用有向网络的图形学习特征表示。学习网络表示有多种应用，如网络分类。该领域的大多数现有工作都集中在静态无向网络上，并没有考虑有向边或时间变化的存在。此外，大多数工作都集中在节点表示上，这些表示在网络分类等任务上表现不佳。本文提出了一种新的网络嵌入方法gl2vec，用于静态和时间定向网络中的网络分类。gl2vec使用静态或时态网络graphlet分布构造特征表示向量，并使用空模型将其与随机图进行比较。我们证明了gl2vec相对于现有最先进的方法在网络分类任务上的有效性和可用性，例如在几个真实世界的静态和时间定向网络中的网络类型分类和子图识别。我们认为gl2vec提供了最先进的方法无法捕捉到的额外网络特征，这可以将其分类精度显著提高10 主页： https://ieeexplore.ieee.org/document/9072972 相关软件： NeMoFinder公司；DeepProbLog（深度探测日志）；metatah2vec；HIN2Vec公司；NLProlog（NL序言）；DGL公司；TensorLog公司；张紧器2传感器；戴纳；PyTorch公司；DyNet（动态网络）；千ProbLog；ProbLog（问题日志） 引用于： 2文件 由4位作者引用 1 马可·布雷桑 1 库泽·埃尔卡，Ondřej 1 古斯塔夫·苏雷克 1 Zhi elezn，Filip先生 2篇连载文章中引用 1 机器学习 1 ACM算法事务 在1个字段中引用 2 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文