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上传时间: 2022-09-29 09:38:00
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文件大小: 3.44MB
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matlab把代码引入DynamicGEM:动态图到矢量嵌入
学习图形表示是一项基本任务,旨在捕获矢量空间中图形的各种属性。
最新的方法学习静态网络的这种表示。
但是,现实世界的网络会随着时间的推移而发展,并且具有变化的动态。
捕获这种演变是预测未见网络的属性的关键。
为了理解网络动力学如何影响预测性能,已经提出了各种嵌入方法。
在此dynamicGEM程序包中,我们介绍了一些最近提出的算法。
这些算法包括,,,,,,。
我们对算法进行了格式化,以便可以轻松地将它们相互比较。
该库发布为[0]。
实施方法
dynamicGEM实现以下图嵌入技术:
:此方法利用摄动矩阵来捕获图的动态,并对SVD进行加法修改。
[1]
:此方法使用增量SVD创建动态图嵌入。
除此之外,它使用公差阈值重新启动最佳SVD计算,并避免增量图形嵌入中的偏差。
[2]
:此方法使用奇异值分解(SVD)在每个时间步分解图的邻接矩阵,以使用最大的奇异值表示每个节点。
[3]
:此方法利用三重闭合过程生成一个图嵌入,该图嵌入保留了图的结构和演化模式。
[4]
:此方法使用深度自动编码器来学习图中每个节点的表示形式。
[5