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English(EN) Learning Across Temporal Graph Representation Silos

研究表明时间图知识可在不同表示之间重用

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新研究论文探讨了在时间图数据的不同表示之间重用知识，特别是连续时间动态图（CTDGs）和时间知识图（TKGs）。研究表明，从关系历史中学习到的预测结构可以在这两种类型的图之间有效重用，即使它们具有不同的输入接口和独立的词汇表。此外，研究表明，融合独立预训练的TKG和CTDG学习器可以在不要求直接实体或关系语义对齐的情况下，提高第三个数据集上的预测准确性。这表明外部时间源，即使没有直接对齐，也可以作为推荐和安全检测任务的有价值的预训练资源。 AI

影响 展示了在基于图的人工智能系统中改进知识重用和模型融合的潜力。

排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了机器学习方面的新发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Minwoo Yu, Young-guk Ha ·

    跨越时间图表示鸿沟的学习

    arXiv:2610.19576v1 Announce Type: new Abstract: Temporal graph data are recorded in different representations, but whether these differences also determine the scope of learned knowledge reuse remains unclear. This study investigates whether predictive structure learned from rela…

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