TIGE使用\mathcal{M}^-和\mathcal{M}^+表示完整的时序图神经网络,其中k代表随机采样的负向目标节点,\hat{p}_{ik}(t)与\mathbf{h}_i(t-)和\mathbf{h}_k(t-)类似。TIGE的编码器和解码器构成了一个完整的时序图神经网络。在图2中,我们将\mathcal{M}^{\text{msg}} = \mathcal{M}^-和\mathcal...
这篇时序图神经网络的经典论文,对于gnn刚入门的同学来说,可能理解起来会对,文章中的这两幅框架图有点困惑; 1-1 1-2 从头思考 首先,一个时序图网络,图上的节点/边的信息(embedding),在不同时刻,是有不同取值的;如下图所示,在t1时刻,节点/边会有新的embedding; 1-3 很显然,需要有一个数据结构来存储不同...
神经网络学习等数据可以使用图(卫星系统)进行(汉密尔顿et al ., 2017),通常由一个消息传递机制运作(巴塔利亚et al ., 2018)聚合信息节点并创建节点的邻居嵌入,然后用于节点分类(Monti et al., 2016; Velickovic et al., 2018; Kip...
首先我们介绍用于时序图神经网络采样的高效采样方法。采样常常被用于深度学习中以降低模型的训练时间。然而现有的采样算法在图神经网络中将会带来额外的采样开销。现有的图神经网络采样算法模型有三种:节点采样、分层采样和子图采样。 图1. 节点采样 图2. 分层采样 正如图 1 所示,节点采样中每个点在每一层都不会共享...
时序图神经网络预测 时序预测问题 时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息,包括连续型预测(数值预测,范围估计)与离散型预测(事件预测)等,具有非常高的商业价值。 通常,时间序列预测描述了预测下一个时间步长的观测值。这被称为“单步预测”,因为仅要预测一个时间步。例如,给定最近7天...
小样本时序图神经网络预测是一个具有挑战性的研究方向。通过训练小型模型、使用预训练网络进行特征提取与微调、以及应用数据增强等技术,我们可以在有限的数据下训练出高效的神经网络模型。未来,随着深度学习技术的不断发展,我们有理由相信小样本时序图神经网络预测将会取得更加显著的进展和突破。 同时,我们也应该注意到,在...
因此,将基于船舶运动行为的时序图神经网络应用于轨迹预测的研究具有重要的理论价值和现实意义。一方面,该研究可以为船舶轨迹预测提供一种新的高效且精确的方法;另一方面,它也有助于推动航运行业的智能化发展,促进航运业向着更加安全、高效和可持续的方向前进。2.国内外研究现状及发展趋势在“基于船舶运动行为与时序图...
本研究旨在开发一种基于时序图神经网络(STN)的船舶轨迹预测模型。该模型通过捕捉和分析船舶的运动行为特征,结合历史数据和实时信息,对船舶的未来运动路径进行预测。本研究将详细介绍STN模型的开发过程、算法原理以及在船舶轨迹预测中的应用效果和优势。 首先,我们将回顾现有的船舶轨迹预测方法,包括传统的方法如基于统计模型...
金融界2024年11月8日消息，国家知识产权局信息显示，江苏电力信息技术有限公司取得一项名为“一种基于时序图神经网络的大气污染物排放数据处理方法”的专利，授权公告号 CN 118656768 B，申请日期为 2024 年 8 月。本文源自：金融界 作者：情报员
1 1 N C CN 112686376 A 权利要求书 1/2页 1.一种基于时序图神经网络的节点表示方法,包括:对时序图快照中节点的特征向量 进行预处理的步骤;其特征在于,还包括:为预处理后的时序图快照中节点生成带有结构信 息和时序信息的节点嵌入表示的步骤。 2.根据权利要求1所述的基于时序图神经网络的节点表示方法,其特征...