2021年6月28日
E-LSTM-D: 一个动态网络链接预测的深度学习框架
摘要： 一、介绍 处理动态链路预测的主要问题：非线性问题、分析网络演化的能力 端到端编码器-LSTM-解码器（E-LSTM-D）： 该模型可以有效地处理高维、非线性、稀疏等问题。 编解码器体系结构自动学习网络的表示。 堆叠的LSTM模块提高了学习时间特征的能力。 贡献： 我们新提出的E-LSTM-D模型能够 阅读全文
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