【摘 要】
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图也称为网络,是一种现实世界中常见且重要的数据类型,如社交网络、交通网络、蛋白质网络。专家通常利用图分析技术挖掘图数据中蕴含的隐藏信息,并将其应用在节点分类、链接预测、社区检测等任务中。图表示学习是一种有效的图分析技术,基于随机游走、矩阵分解及图神经网络等算法将图数据转化为低维、实值、稠密的向量形式。然而,大多数图表示学习算法仅针对静态图设计,忽略了图的动态性。因此,如何利用图神经网络（graph
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图也称为网络,是一种现实世界中常见且重要的数据类型,如社交网络、交通网络、蛋白质网络。专家通常利用图分析技术挖掘图数据中蕴含的隐藏信息,并将其应用在节点分类、链接预测、社区检测等任务中。图表示学习是一种有效的图分析技术,基于随机游走、矩阵分解及图神经网络等算法将图数据转化为低维、实值、稠密的向量形式。然而,大多数图表示学习算法仅针对静态图设计,忽略了图的动态性。因此,如何利用图神经网络（graph neural network,GNN）模型解决动态图表示学习问题是本文的研究重点。本文研究主要解决两个方面的问题:1.GNN模型如何有效学习图数据的动态性;2.GNN模型如何具有良好的泛化性。针对第一个问题,本文提出变分时序图自编码器模型TS-CVGAE,利用条件变分自编码器框架结合GNN学习动态图的节点表征。首先,构造基于时间序列的图卷积模块,使用长短期记忆网络聚合图的时序信息;然后,结合条件变分自编码器框架训练模型,得到动态图的节点表征;最后,选取链接预测任务评估模型。在四个真实动态图数据集上的实验表明,TS-CVGAE的预测性能均优于基线方法。针对第二个问题,本文提出基于动态图神经网络的预训练模型PT-DGNN,利用图生成思想设计预训练任务,使模型有能力捕捉图的结构、语义以及时序信息。首先,根据动态子图采样算法,得到结构稠密、时序较新的子图;然后,将子图送入预训练框架,利用边生成和节点属性生成两个动态图生成任务学习动态图的节点表征;最后,选取链接预测任务评估模型。在三个真实动态图数据集上的实验表明,PT-DGNN的预测性能均优于基线方法。
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