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首页> Knowledge and information systems> NEAWalk: Inferring missing social interactions via topological-temporal embeddings of social groups.

NEAWalk: Inferring missing social interactions via topological-temporal embeddings of social groups.

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第一作者： Yinghan,Shen
第一单位： Data Intelligence System Research Center, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.;University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
作者： Yinghan,Shen [1] ; Xuhui,Jiang [1] ; Zijian,Li [1] ; Yuanzhuo,Wang [2] ; Xiaolong,Jin [3] ; Shengjie,Ma [4] ; Xueqi,Cheng [3]
作者单位： Data Intelligence System Research Center, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.;University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China. [1] Data Intelligence System Research Center, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.;Zhongke Big Data Academy, Zhengzhou, China. [2] Key Laboratory of Network data and Science & Technology, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.;University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China. [3] Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China, Beijing, China. [4]
关键词 Anonymous walkDynamic graph representation learningDynamic network completionSocial group
DOI 10.1007/s10115-022-01724-2
PMID 36035894
发布时间 2022-09-14
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Knowledge and information systems

Knowledge and information systems

2022年64卷10期

2771-2795页

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