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针对动态网络节点之间链路预测的准确率低和运行时间长的情况,提出了一种以降噪自编码器(dAE)为框架,结合图卷积网络(GCN)和长短期记忆(LSTM)网络的动态网络表示学习模型dynGAELSTM.首先,该模型的前端采用GCN捕获动态图节点的高阶图邻域的特征信息;其次,将提取到的信息输入dAE的编码层以获取低维特征向量,... 相似文献
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