Multi-Modal Discussion Transformer: Integrating Text, Images and Graph Transformers to Detect Hate Speech on Social Media
University of Waterloo（滑铁卢大学）
本文提出多模态讨论Transformer（mDT），利用图Transformer融合讨论上下文中的文本与图像信息来检测Reddit仇恨言论，并构建新数据集HatefulDiscussions验证其优于仅处理单条评论的基线方法。
2024-02-22 cs.CL cs.LG cs.MM
Graph-Level Embedding for Time-Evolving Graphs
Dartmouth College（达特茅斯学院）；Millennium Management, LLC（千禧管理有限责任公司）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
针对动态网络缺乏低维图级表示方法的问题，提出结合多层图、时间回溯随机游走和文档级语言模型的时序图级嵌入方法，并在五个数据集上验证其优于基线。
2023-06-01 cs.AI cs.LG cs.SI
TeRoR: Decoupled Temporal Rotation with Relational Circular Region for Temporal Knowledge Graph Embedding
South China Normal University（华南师范大学）
针对TeRo模型在关系映射特性和时间信息表达上的不足，提出TeRoR方法，通过解耦实体嵌入的时间演化、独立旋转头尾实体增强时间建模，并利用半径约束头实体在尾实体圆形区域内以捕捉关系映射特性，在四个数据集上取得竞争性能。
2026-06-29 cs.LG
Towards Spatio-Temporal Cross-Platform Graph Embedding Fusion for Urban Traffic Flow Prediction
University of Connecticut（康涅狄格大学）
本文提出了一种新的时空跨平台图嵌入融合方法STC-GEF，用于城市交通流预测。设计了一种基于图卷积网络（GCN）的空间嵌入模块来提取交通流数据中复杂的空间特征。此外，为了捕捉不同时间间隔的交通流数据之间的时间依赖性，我们设计了一个基于递归神经网络的时间嵌入模块。基于不同运输平台行程数据（例如，出租车、Uber和Lyft）可以相互关联，我们设计了一种有效的融合机制，该机制将来自不同交通平台的行程数据组合起来，并进一步将它们用于跨平台交通流预测（例如，整合出租车和共乘平台，用于出租车交通流量预测）。我们基于纽约市黄色出租车和拼车（Lyft）的真实出行数据进行了广泛的真实世界实验研究，并验证了STC-GEF融合不同交通平台数据和预测交通流的准确性和有效性。
2022-08-21 cs.LG
Temporal Knowledge Graph Embedding Model based on Additive Time Series Decomposition
University of Bonn（波恩大学）；Fraunhofer IAIS（弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所）
知识图谱（KG）嵌入是近年来研究的热点。大多数KG嵌入模型从时间未知的三元组学习。然而，在三元组旁边包含时间信息将进一步提高KGE模型的性能。在这方面，我们提出ATiSE，时间KG嵌入模型，将时间信息到实体/关系表示使用加法时间序列分解。此外，考虑到实体/关系表示随时间演变过程中的时间不确定性，我们将时间KG的表示映射到多维高斯分布空间中。每个实体/关系在一个时间步嵌入的平均值显示了当前的预期位置，而其协方差（时间上是平稳的）表示其时间不确定性。实验结果表明，ATiSE在四个时间KG上的链接预测方面处于领先地位。
2020-10-28 cs.AI cs.LG stat.ML
Time-aware Graph Embedding: A temporal smoothness and task-oriented approach
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；Alibaba Group（阿里巴巴集团）；Victoria University（维多利亚大学）；Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学）；South China University of Technology（华南理工大学）
知识图谱嵌入是近年来研究的热点之一，其目的是学习实体和关系的低维表示。然而，大多数知识图谱的嵌入方法只关注固定三元组中的结构关系，而忽略了时态信息。目前，已有的时间感知图嵌入方法只关注事实的可扩展性，而忽略了时间平滑性。时间平滑性是描述事实与其上下文之间交互的模型，因此能够捕获细粒度的时间关系。这导致嵌入相关应用程序的性能有限。为了解决这个问题，本文提出了一种鲁棒的时间感知图嵌入（RTGE）方法，结合时间平滑。本文的两个主要创新点在这里。首先，RTGE在时间感知图嵌入的学习过程中集成了时间平滑性的度量。通过提出的附加平滑因子，RTGE可以保持给定图的结构信息和演化模式。其次，RTGE提供了一个通用的面向任务的负采样策略与时间感知的信息，这进一步提高了所提出的算法的自适应能力，并在各种任务中获得优异的性能发挥了至关重要的作用。在多个基准任务上进行的大量实验表明，RTGE可以提高实体/关系/时间范围预测任务的性能。
2020-07-22 cs.LG stat.ML
Temporal Knowledge Graph Completion using Box Embeddings
University of Oxford（牛津大学）
知识图谱完成是基于知识图谱中的现有数据推断缺失事实的任务。时间知识图谱完成（TKGC）是该任务到时间知识图谱的扩展，其中每个事实另外与时间戳相关联。目前的TKGC方法主要建立在现有的嵌入模型上，这些模型是为（静态）知识图谱完成而开发的，并将这些模型扩展到包含时间，其中的想法是学习实体，关系和时间戳的潜在表示，然后使用学习到的表示来预测在各个时间步丢失的事实。本文在静态知识图谱嵌入模型BoxE的基础上，提出了一种面向TKGC的嵌入模型BoxTE。我们发现，BoxTE是充分的表达，并具有很强的归纳能力的时间设置。然后，我们实证评估我们的模型，并表明它实现了国家的最先进的结果在几个TKGC基准。
2021-09-18 cs.AI cs.LG
Optimizing Federated Learning using Remote Embeddings for Graph Neural Networks
Department of Computational and Data Sciences (CDS), Indian Institute of Science (IISc), Bangalore 560012 India（计算与数据科学系，印度科学研究院（IISc），班加罗尔）
针对现有基于远程嵌入的联邦GNN训练方法通信开销大的问题，提出OpES框架，通过远程邻域剪枝和训练-推送重叠降低成本，在大型稠密图上实现更快收敛和更高精度。
2025-06-14 cs.DC cs.LG
Dynamic Link Prediction with Temporally Enhanced Signed Graph Neural Networks
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
提出一种模块化时间增强框架，通过历史上下文集成模块（HCIM）结合可学习的近因感知时间加权、LSTM嵌入轨迹建模和多头时间注意力，在符号图神经网络中捕获短期和长期符号交互动态，并在SE-SGformer上实例化，实验证明在多个真实和合成时间符号网络上性能显著提升。
2026-09-15 cs.LG
ChronoR: Rotation Based Temporal Knowledge Graph Embedding
University of Florida（佛罗里达大学）；Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）
尽管时态知识图谱的重要性和丰富性，目前的研究主要集中在静态图上的推理。本文研究时态知识图谱上的推理问题。特别是时间链接预测的任务。一般来说，这是一个困难的任务，由于数据的非平稳性，数据异构性，及其复杂的时间依赖性。我们提出了时序旋转嵌入（ChronoR），这是一种用于学习实体，关系和时间表示的新模型。学习密集表示经常被用作在知识图谱上执行推理的有效且通用的方法。所提出的模型学习由关系和时间参数化的k维旋转变换，使得在使用旋转变换每个事实的头部实体之后，它落在其对应的尾部实体附近。通过使用高维旋转作为其变换算子，ChronoR捕获了时态知识图谱的时态和多关系特征之间的丰富交互。实验表明，ChronoR能够在时间知识图谱链接预测的基准数据集上胜过许多最先进的方法。
2021-03-18 cs.LG cs.SC
DynG2G: An Efficient Stochastic Graph Embedding Method for Temporal Graphs
Brown University（布朗大学）；McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院麦戈文脑科学研究所）；National Institute of Technology, Silchar（锡尔查尔国家理工学院）
动态图嵌入由于能够学习复杂时序图的低维图表示并具有较高的精度而受到广泛关注。然而，最近的进展主要集中在学习节点嵌入作为静态图的确定性“向量”，而忽略了关键图的时间动态和与潜在空间中的节点嵌入相关的不断变化的不确定性。在这项工作中，我们提出了一种有效的随机动态图嵌入方法（DynG2G），该方法应用了一种使用基于节点三元组的对比损失训练的感应前馈编码器。每个时间戳的每个节点被编码为潜在空间中的时间相关概率多元高斯分布，因此我们可以实时量化节点嵌入的不确定性。我们采用了八种不同的基准，代表了大小的多样性（从96个节点到87，626个节点，从13，398条边到4，870，863条边）和动态的多样性。我们通过对这八个动态图基准测试的广泛实验证明，DynG2G在捕获底层时间节点嵌入方面实现了新的最先进的性能。我们还证明了DynG2G可以预测不断变化的节点嵌入不确定性，这在量化动态系统随时间的内在维数方面起着至关重要的作用。我们得到的最佳嵌入维数，$L_o$，与有效维数的不确定性，$D_u$的普遍关系，我们推断，$L_o=D_u$的所有情况下。这意味着我们在DynG2G中采用的不确定性量化方法正确地捕获了这种不断发展的图形的动态的内在维度，尽管每个时间戳的图形具有不同的性质和组成。此外，该$L_0 - D_u$相关性提供了清晰的路径，以通过设置$L \ge D_u$来自适应地选择每个时间戳处的最…
2022-04-27 cs.AI cs.LG
TeRo: A Time-aware Knowledge Graph Embedding via Temporal Rotation
University of Bonn（波恩大学）；Fraunhofer IAIS（弗劳恩霍夫应用信息学研究所）
在过去的几年里，人们对学习知识图谱中实体和关系的表示产生了浓厚的兴趣。然而，最近可用的时间知识图（TKG），包含每个事实的时间信息，需要在这样的TKG推理超时。在这方面，我们提出了一种新的TKG嵌入的方法，TeRo，它定义的实体嵌入的时间演化作为一个旋转从初始时间到当前时间在复向量空间。特别地，对于涉及时间间隔的事实，每个关系被表示为一对对偶复嵌入，以分别处理关系的开始和结束。我们表明，我们提出的模型克服了现有的KG嵌入模型和TKG嵌入模型的局限性，并具有学习和推断各种关系模式随着时间的推移的能力。四个不同的TKG上的实验结果表明，TeRo显着优于现有的最先进的链接预测模型。此外，我们还分析了时间粒度对TKG上链接预测的影响，据我们所知，这在以前的文献中还没有研究过。
2020-10-24 cs.AI cs.CL cs.LG
Embedding Symbolic Temporal Knowledge into Deep Sequential Models
National University of Singapore（新加坡国立大学）
序列和时间序列经常出现在机器人任务中，例如，活动识别和模仿学习。近年来，深度神经网络（DNN）已经成为一种有效的数据驱动方法，用于在给定足够的训练数据和计算资源的情况下处理序列。然而，当数据有限时，更简单的模型（如基于逻辑/规则的方法）工作得非常好，特别是当相关的先验知识应用于其构建时。然而，与DNN不同的是，这些“结构化”模型可能难以扩展，并且不能很好地处理原始的非结构化数据。在这项工作中，我们试图学习灵活的DNN，但在可用时利用先验时间知识。我们的方法是嵌入表示为线性时序逻辑（LTL）的符号知识，并使用这些嵌入来指导深度模型的训练。具体来说，我们通过图神经网络构造基于语义的LTL公式自动机的嵌入。实验表明，这些学习嵌入可以导致下游机器人任务，如顺序动作识别和模仿学习的改进。
2021-01-28 cs.AI cs.LG cs.RO
Leveraging Static Models for Link Prediction in Temporal Knowledge Graphs
Utrecht University（乌得勒支大学）
在知识图谱嵌入（KGE）中包含事实的时间范围为改进所得到的嵌入提供了重要的机会，并且因此为下游应用中的提高的性能提供了重要的机会。然而，很少有研究工作集中在这一领域，许多研究报告显示，与没有时间范围训练的模型（静态模型）相比，结果只略有改善。此外，而不是利用现有的静态模型的工作，他们介绍了特定的时间知识图谱的新模型。我们提出了一个新的视角，利用现有的静态嵌入模型的力量，集中精力操纵数据，而不是。我们的方法SpiMe从信号处理领域和图嵌入的早期工作中汲取灵感。我们表明，SpliMe竞争或优于目前的最先进的时间KGE。此外，我们发现目前用于评估静态模型在时间图上的性能的过程中存在的问题，并介绍了两种方法来抵消它们。
2021-06-29 cs.AI cs.CL cs.LG
Learning event representations for temporal segmentation of image sequences by dynamic graph embedding
Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC（工业机器人与信息研究所（CSIC-UPC））；Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, CNRS, University of Toulouse（图卢兹计算机研究所，法国国家科学研究中心，图卢兹大学）
最近，自监督学习已被证明是有效的学习表示的事件，适合于时间分割的图像序列，其中事件被理解为一组时间上相邻的图像，语义感知为一个整体。然而，尽管这种方法不需要昂贵的手动注释，但是它是数据饥饿的并且遭受领域自适应问题。作为替代方案，在这项工作中，我们提出了一种新的方法来学习事件表示命名为动态图嵌入（DGE）。我们的模型的假设是，图像序列可以表示为一个图，编码语义和时间的相似性。DGE的主要创新之处在于联合学习图及其图嵌入。在其核心，DGE通过迭代两个步骤来工作：1）基于当前数据表示来更新表示数据的语义和时间相似性的图，以及2）更新数据表示以考虑当前数据图结构。与最先进的自监督方法相比，DGE的主要优势在于它不需要任何训练集，而是从数据本身迭代学习反映其时间和语义相似性的低维嵌入。在两个基准数据集上的实验结果表明，所提出的DGE导致有效的时间分割的事件表示。特别是，它实现了强大的时间分割的EDUBSeg和EDUBSeg-Desc基准数据集，优于最先进的状态。另外两个人体运动分割基准数据集上的实验证明了所提出的DGE的泛化能力。
2020-12-10 cs.CV cs.LG stat.ML
Self-Aware Vector Embeddings for Retrieval-Augmented Generation: A Neuroscience-Inspired Framework for Temporal, Confidence-Weighted, and Relational Knowledge
Principal Consultant, CMC APAC（CMC APAC 主任顾问）
本文提出SmartVector框架，通过引入时间意识、置信度衰减和关系意识，改进检索增强生成系统，提升准确性与鲁棒性。
2026-04-22 cs.CL cs.DB cs.IR
Mapping the Reddit Bot Ecosystem: Taxonomy and Evolution
London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院）；Pledge Path；Complexity Science Hub（复杂科学中心）
研究利用3389个机器人数据集，基于多特征构建Reddit机器人分类法，聚类分析出18种类型，时间分析发现数量和活动在COVID-19期间前后变化，物种多样性稳定，揭示在线机器人种群构成演变的数字生态系统。
2026-07-28 cs.CY cs.HC cs.SI
Grievance Politics vs. Policy Debates: A Cross-Platform Analysis of Conservative Discourse on Truth Social and Reddit
GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences（GESIS – 莱布尼茨社会科学研究所）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学）；The University of Edinburgh（爱丁堡大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Harvard University（哈佛大学）
本文通过主题建模分析Truth Social与Reddit保守派社区，发现Truth Social以诉求和叙事内容为主，而Reddit更侧重政策辩论，且Reddit的毒性更高。
2026-03-18 cs.CY cs.SI
Expressing Trust with Temporal Frequency of User Interaction in Online Communities
信誉系统涉及不同领域的软安全动态。信誉系统中的信任动态应该是稳定的，同时具有适应性，以达到这一目的。随着时间的推移，已经提出并测试了许多声誉机制。然而，声誉管理的主要缺点是用户需要共享私人信息以获得对系统的信任，例如电话号码，评论和评级。最近，一种新的模型，试图克服这个问题：动态交互为基础的声誉模型（DIBRM）。这种信任方法只考虑从在线社区内用户的交互中自动推断出的隐式信息。在这项主要的研究中，Reddit和MathOverflow在线社交社区被选中用于测试DIBRM。结果表明，这种新的信任方法可以模仿所选的声誉系统，即Reddit和MathOverflow的行为，只有时间信息。
2019-01-29 cs.SI
A Comparative Analysis of Transformer and LSTM Models for Detecting Suicidal Ideation on Reddit
Missouri State University（密苏里州立大学）
本文比较了多种Transformer和LSTM模型在Reddit自杀意念检测中的表现，发现RoBERTa准确率最高（93.22%），验证了先进NLP技术用于社交媒体心理健康监测的潜力。
2024-11-23 cs.CL cs.LG cs.SI
Latent Structure in Collaboration: the Case of Reddit r/place
许多Web平台依赖于用户协作来生成高质量的内容：Wiki、Q&A社区等。因此，理解和建模不同的协作行为至关重要。然而，当用户之间的关系不能直接观察到时，协作模式很难捕获，因为它们需要从用户动作中推断出来。在这项工作中，我们提出了一个解决这个问题的方法，通过采用系统的协作。而不是建模的用户作为独立的演员在系统中，我们捕捉他们的协调行动与嵌入的方法，可以反过来，确定共同的目标和预测未来的用户操作。为了验证我们的方法，我们对一个数据集进行了研究，该数据集包括超过1600万的用户操作，记录在在线协作沙箱Reddit r/place上。参与者可以在画布上画画，他们可以在每一个固定的时间间隔改变一个像素的颜色。用户没有被分组，也没有被赋予任何特定的目标，但他们将自己组织成一个有凝聚力的社会结构，并合作创作了大量的艺术品。我们在本文中的贡献是多方面的：i）我们对Reddit r/place协作沙盒进行了深入分析，提取了关于其随时间演变的见解; ii）我们提出了一种预测方法，可以捕获新兴协作努力的潜在结构; iii）我们表明我们的方法提供了一种可解释的社会结构表示。
2018-04-16 cs.SI
The dynamics of the Reddit collective action leading to the GameStop short squeeze
本研究利用高时间分辨率统计分析，揭示了 Reddit 讨论增加预示了 GameStop 轧空前的高交易量，且社区集体投资额与市值高度吻合，表明用户通过社交媒体协调制定了共享金融策略。
2025-02-03 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Uncovering the Sociodemographic Fabric of Reddit
提出基于Reddit用户自我声明的社会人口推断框架，利用稀疏活动信号训练简单概率模型，在ROC AUC上提升19%且量化误差低于15%，倡导计算社会科学向更道德透明的方向发展。
2025-11-03 cs.CY cs.SI
Investigating the Relationship Between User Specialization and Toxicity on Reddit: A Sentiment Analysis Approach
本文基于 Reddit 大规模帖子数据，利用社区嵌入和 GS 分数区分专业与通才用户，并结合毒性及多维情感分析，发现专业用户毒性更强且负面情绪更明显。
2024-06-11 cs.SI
Modeling the Impact of Group Interactions on Climate-related Opinion Change in Reddit
本文提出时序超图模型捕捉 Reddit 气候讨论中的群体互动，在个体用户层面预测立场变化，并通过大型语言模型估计的真值验证其优于二元互动模型。
2025-05-05 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Predicting Mental Health Help-Seeking Behaviour on Reddit: A Survival Analysis of Linguistic and Behavioural Signals
University of Strathclyde（思克莱德大学）；Sir Syed CASE Institute of Technology（赛义德·卡塞理工学院）；NUST（国立科学与技术大学）
该研究将Reddit用户的心理健康求助视为时间-事件问题，通过构建两组队列，结合行为与文本特征，采用多种生存分析模型，发现行为特征对求助可能性预测更优、文本特征对求助时间预测更稳定，分离两类问题可提升分析效果。
2026-10-14 cs.CL cs.LG cs.SI
Muse-it: A Tool for Analyzing Music Discourse on Reddit
Muse-it是一个平台，用于检索和分析Reddit上的大规模音乐话语，支持主题建模、趋势分析和音乐元数据链接，为音乐研究提供便捷工具。
2025-09-24 cs.CL cs.HC cs.IR
Symptom extraction from the narratives of personal experiences with COVID-19 on Reddit
The University of Adelaide（阿德莱德大学）；The University of South Australia（南澳大学）
社交媒体对COVID-19的讨论提供了丰富的信息来源，可以了解病毒如何影响人们的生活，这与传统的公共卫生数据集有质的不同。特别是，当个人在社交媒体上自我报告他们在病毒过程中的经历时，它可以识别患者症状的每个阶段产生的情绪。Reddit论坛r/COVID 19 Positive的帖子包含COVID-19阳性患者的第一手资料，让人们深入了解个人与病毒的斗争。这些帖子通常具有时间结构，表明出现文本所指症状后的天数。使用主题建模和情感分析，我们量化了自症状出现后前14天内个人经历中对COVID-19讨论的变化。关于发烧、咳嗽和喉咙痛等早期症状的讨论集中在帖子的开头，而表明呼吸问题的语言在十天左右达到顶峰。还发现了一些围绕关键病例的对话，并以大致恒定的速度出现。我们确定了与这些症状的演变相关的两个明确的积极和消极情绪集群，并绘制了它们之间的关系。我们的研究结果提供了一个关于COVID-19患者体验的视角，补充了其他医疗数据流，并可能揭示何时可能出现心理健康问题。
2020-05-21 cs.CL cs.SI stat.AP
Asymmetric Discourse Homogenization and Shared Language Technology: Evidence from Reddit
本文基于Reddit数据发现2022年末出现政治话语多元化趋势的不对称断裂，保守派用户话语多元化轨迹中断，进步派无类似变化，机制更可能是社区层面的话语趋同。
2026-08-17 cs.CL cs.CY cs.SI
Representing Social Media Users for Sarcasm Detection
Stanford University（斯坦福大学）
我们探讨了两种方法来代表作者的文本讽刺检测的背景下：贝叶斯方法，直接代表作者的倾向是讽刺，和密集的嵌入方法，可以学习作者和文本之间的互动。使用Reddit评论的SARC数据集，我们证明了用这些表示来增强双向RNN可以提高性能;贝叶斯方法在同质上下文中就足够了，而密集嵌入的附加功能在更多样化的情况下证明是有价值的。
2018-08-25 cs.CL cs.SI
Early Detection of Mental Health Issues Using Social Media Posts
University of Manitoba（曼尼托巴大学）；TU Bergakademie Freiberg（弗莱贝格工业大学）
本文提出一种融合语言与时间特征的多模态深度学习框架，利用 BiLSTM 和跨模态注意力机制在 Reddit 帖子数据上实现心理健康危机早期检测，验证准确率达 74.55%，F1 分数为 0.7376，优于传统模型。
2025-03-06 cs.CL cs.LG cs.SI
Dynamic Network Embeddings for Network Evolution Analysis
网络嵌入学习将节点表示为低维向量，以保持节点和网络社区之间的接近性，以进行网络分析。时间边缘（例如，关系、联系人和电子邮件）对于网络演化分析是重要的，但是现有的网络嵌入方法很少能够从时间边缘捕获动态信息。本文提出了一种新的动态网络嵌入方法来有效地分析动态网络的演化模式。我们的方法使用随机游走来保持节点之间的邻近性，并应用动态伯努利嵌入训练离散时间网络嵌入在同一个向量空间中，没有对齐，以保持稳定节点的时间连续性。我们通过链接预测和进化节点检测将我们的方法与几种最先进的方法进行了比较，实验表明我们的方法在这些任务中具有更好的性能。我们的方法进一步验证了两个现实世界的动态网络，通过检测不断发展的节点和可视化他们的时间轨迹在嵌入式空间。
2019-06-24 cs.LG cs.SI
Forecasting COVID-19 Caseloads Using Unsupervised Embedding Clusters of Social Media Posts
University of Oxford（牛津大学）；The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所）
我们提出了一种新的方法，将基于transformer的语言模型到传染病建模。通过跟踪美国特定州的COVID-19子reddit中Reddit帖子的高密度聚类来量化文本衍生特征。我们将这些聚类嵌入特征与从其他高质量数据集提取的特征进行基准测试。在阈值分类任务中，我们表明它们在预测上升趋势信号方面优于所有其他特征类型，这对于流行病学数据不可靠的地区的传染病建模是一个重要的结果。随后，在时间序列预测任务中，我们充分利用了案例的预测能力，并比较了在基于变换的时间序列模型中使用不同补充数据集作为协变量特征集的相对优势。
2022-05-20 cs.CL cs.SI
Node Embedding over Temporal Graphs
Technion, Israel Institute of Technology（以色列理工学院）；eBay Research（易贝研究院）
在这项工作中，我们提出了一种方法，在时间图的节点嵌入。我们提出了一种算法，学习时间图的节点和边随着时间的推移的演变，并将这种动态的时间节点嵌入框架中的不同的图形预测任务。我们提出了一个联合损失函数，该函数通过学习组合节点的历史时间嵌入来创建节点的时间嵌入，使得它针对给定任务进行优化（例如，链接预测）。该算法使用静态节点嵌入进行初始化，然后在不同时间点对节点的表示进行对齐，并最终在联合优化中适应给定的任务。我们评估了我们的方法的有效性，在各种时间图的时间链接预测和多标签节点分类的两个基本任务，比较有竞争力的基线和算法的替代品。我们的算法在许多数据集和基线上都显示出了性能上的改进，并且对于内聚性较低、聚类系数较低的图特别有效。
2021-05-19 cs.LG cs.SI stat.ML
Learning Ideological Embeddings from Information Cascades
ISI Foundation（意大利科学与技术研究所基金会）；ICAR-CNR（意大利国家研究委员会认知科学与技术研究所）；Aarhus University（奥胡斯大学）；Eurecat（西班牙加泰罗尼亚技术中心）
通过用户的意识形态倾向来模拟社交网络中的信息级联，可以帮助理解错误信息传播和确认偏见等现象，并设计减轻其毒性影响的技术。在本文中，我们提出了一个随机模型来学习每个用户在多维意识形态空间中的意识形态倾向，通过分析政治上突出的内容传播的方式。特别是，我们的模型假设，信息传播从一个用户到另一个用户，如果两个用户都感兴趣的主题和意识形态相互一致。为了推断我们的模型的参数，我们设计了一个基于梯度的优化过程，最大限度地提高所观察到的一组信息级联的可能性。我们在Twitter和Reddit上进行的真实政治讨论实验证实，我们的模型能够在多维意识形态空间中学习社交媒体用户的政治立场。
2021-09-28 cs.CY cs.LG cs.SI
weg2vec: Event embedding for temporal networks
ISI Foundation（ISI基金会）；Alma Mater Studiorum University of Bologna（博洛尼亚大学）；Central European University（中欧大学）；Univ de Lyon（里昂大学）；ENS de Lyon（里昂高等师范学院）；INRIA（法国国家信息与自动化研究所）；CNRS（法国国家科学研究中心）；IXXI（里昂复杂系统研究所）
网络嵌入技术是强大的，以捕捉网络中的结构化的，并确定其本地结构之间的相似性。然而，传统的网络嵌入模型是针对静态结构开发的，通常只考虑节点，当网络随时间变化时，它们受到严重挑战。时间网络在描述真实系统方面可能具有优势，但它们编码的是更复杂的信息，到目前为止，只有少数几种方法才能有效地表示这些信息。在这里，我们提出了一种新的时间网络的事件嵌入方法，称为weg2vec，它建立在事件的时间和结构相似性上，以学习时间网络的低维表示。这种投影成功地捕捉到了涉及不同时间不同节点的事件之间的潜在结构和相似性，并提供了预测在时间结构上展开的传播过程的最终结果的方法。
2019-11-06 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
Temporal Network Embedding with Micro- and Macro-dynamics
Beijing University of Posts and Communications（北京邮电大学）；University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）；Case Western Reserve University（凯斯西储大学）
网络嵌入的目的是将节点嵌入到一个低维空间中，同时捕捉网络的结构和性质。虽然已经提出了不少有前途的网络嵌入方法，但大多数都集中在静态网络上。事实上，时间网络，通常随着时间的推移在微观和宏观动力学方面的演变，是无处不在的。微观动力学详细描述了网络结构的形成过程，宏观动力学则是网络规模的演化模式。微观动力学和宏观动力学都是网络演化的关键因素，然而，如何优雅地捕捉它们的时间网络嵌入，特别是宏观动力学，尚未得到很好的研究。在本文中，我们提出了一种新的时间网络嵌入方法与微观和宏观动力学，命名为$\rm{M^2DNE}$。具体而言，对于微观动力学，我们认为边的建立作为时序事件的发生，并提出了一个时间注意点过程来捕捉网络结构的形成过程中的细粒度的方式。对于宏观动力学，我们定义了一个一般的动力学方程参数与网络嵌入捕捉内在的演化模式，并施加约束，在更高的结构水平上的网络嵌入。时间网络中微观和宏观动态的相互演化交替影响学习节点嵌入的过程。在三个真实世界的时间网络上进行的大量实验表明，$\rm{M^2DNE}$不仅在传统任务中，网络重建，而且在时间趋势相关的任务中，例如，规模预测
2019-09-10 cs.LG cs.SI stat.ML
Bottom-up systems at scale: The case of Reddit
McCormick School of Engineering and Applied Science, Northwestern University（西北大学麦考密克工程与应用科学学院）；Northwestern Institute on Complex Systems（西北大学复杂系统研究所）；KDI School of Public Policy and Management（韩国行政大学院公共政策与管理学院）；Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）；Booth School of Business, The University of Chicago（芝加哥大学布斯商学院）；Seoul National University（首尔大学）；Complexity Science Hub, Vienna（维也纳复杂科学中心）
研究Reddit子社区中人类集体应对监管挑战的方式，量化可衡量行动随规模的变化，发现监管行动的缩放规律及三种监管功能模式，为理解自下而上系统中监管机制的相互作用提供实证依据。
2026-07-24 cs.SI physics.soc-ph
Dynamic Node Embeddings from Edge Streams
WPI（伍斯特理工学院）；Adobe Research（奥多比研究院）；Intel Labs（英特尔实验室）
网络随着时间的推移不断发展，增加，删除和改变链接和节点。这种时间网络（或边缘流）由一系列带时间戳的边缘组成，似乎无处不在。尽管准确建模的时间信息的重要性，大多数嵌入方法完全忽略它或近似的时间网络使用一系列的静态快照图。在这项工作中，我们提出使用时间行走的概念来学习来自时间网络的动态嵌入。时间行走捕获时间上有效的交互（例如，信息流、疾病传播）在动态网络中以无损的方式进行。基于时间行走的概念，我们描述了一个一般类的嵌入称为连续时间动态网络嵌入（CTDNEs），完全避免的问题和问题时，出现近似的时间网络作为一个序列的静态快照图。与以前的工作不同，CTDNE直接从时间网络中以最细的时间粒度学习动态节点嵌入，因此只使用时间有效的信息。因此，CTDNE自然支持以流实时方式对节点嵌入的在线学习。最后，实验证明了这类嵌入方法的有效性，这些方法利用了时间遍历，因为它在所有方法和图形中实现了11.9%的AUC平均增益。
2020-07-17 cs.AI cs.LG cs.SI
DyANE: Dynamics-aware node embedding for temporal networks
University of Tsukuba（筑波大学）；Aix Marseille Univ（艾克斯-马赛大学）；Université de Toulon（土伦大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Tokyo Institute of Technology（东京工业大学）；University of Turin（都灵大学）；ISI Foundation（ISI基金会）
网络节点的低维向量表示已被证明可以成功地将图形数据提供给机器学习算法，并提高不同任务的性能。然而，大多数嵌入技术都是为了实现网络结构和模式的密集、低维编码而开发的。在这里，我们提出了一种节点嵌入技术，旨在提供低维特征向量，这些特征向量提供时间网络上发生的动态过程的信息，而不是网络结构本身的信息，目标是实现与这些过程的演变和结果相关的预测任务。我们实现这一点，通过使用修改后的超邻接表示的时间网络和标准的嵌入技术的基础上的静态图的随机行走。我们表明，由此产生的嵌入向量是有用的预测任务有关的范式动态过程，即传染病传播经验的时间网络。特别是，我们说明了我们的方法预测节点的流行病状态在一个单一的传播过程的情况下的性能。我们展示了如何将此任务框定为嵌入向量上的监督多标签分类任务，使我们能够从随机时间的部分节点采样中估计整个系统的时间演变，并对即时预报传染病动态产生潜在影响。
2020-08-29 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
An embedding-based distance for temporal graphs
ISI Foundation（ISI基金会）；Aix-Marseille Univ（艾克斯-马赛大学）；Université de Toulon（土伦大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；CPT（理论物理中心）
本文提出一种基于时间尊重随机游走嵌入的时间图距离度量，可处理节点数和时间跨度不同的图，并通过实验验证其能有效区分图的拓扑与时间特性差异。
2024-11-19 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
From Static to Dynamic Node Embeddings
University of Michigan（密歇根大学）；Adobe Research（Adobe研究（Adobe Research））
我们介绍了一个通用的框架，利用图形流数据的时间预测为基础的应用程序。我们提出的框架包括新的方法来学习一个适当的图形时间序列表示，建模和加权的时间依赖关系，并推广现有的嵌入方法，这样的数据。虽然先前关于动态建模和嵌入的工作集中于使用基于特定时间尺度的图形的时间序列来表示带时间戳的边缘流（例如，1个月），我们提出了一个$ε$图的时间序列，每个图使用一个固定数量的边缘的概念，并显示其优越性，在以前的工作中使用的时间尺度表示。此外，我们提出了一些新的时间模型的概念的基础上的时间可达图和加权时间摘要图。这些时间模型，然后使用现有的基础（静态）嵌入方法，使他们能够纳入和适当的模型在数据中的时间依赖性。从调查的6个时间网络模型（对于7个基本嵌入方法中的每一个），我们发现前3个时间模型总是那些利用新的$ε$图时间序列表示。此外，该框架的动态嵌入方法几乎总是比专门为这种时间预测任务开发的现有最先进的动态节点嵌入方法实现更好的预测性能。最后，本文的研究结果对于设计更好的动态嵌入方法具有一定的参考价值。
2020-09-21 cs.AI cs.LG cs.SI
How did the discussion go: Discourse act classification in social media conversations
Jadavpur University（贾达布尔大学）；IIIT Delhi（德里印度理工学院信息技术学院）
我们提出了一种新的基于注意力的分层LSTM模型来分类社交媒体对话中的话语行为序列，旨在使用句子级别之外的文本含义从在线讨论中挖掘数据。该任务的独特之处在于对非正式文本讨论中可能的语用角色进行了完整的分类，而不是抽取问题-答案，立场检测或讽刺识别，这些都是非常特定的角色任务。早期的尝试是在Reddit讨论数据集上进行的。我们在相同的数据上训练我们的模型，并在两个不同的数据集上展示测试结果，一个来自Reddit，一个来自Facebook。我们提出的模型在领域独立性方面优于之前的模型;在不使用平台依赖的结构特征的情况下，我们的具有单词相关性注意力机制的分层LSTM分别获得了71%和66%的F1分数，以预测Reddit和Facebook讨论中评论的话语角色。为了在同一任务上学习话语表示，递归和卷积架构的效率已经被提出和分析，具有不同的单词和评论嵌入方案。我们的注意力机制使我们能够根据语篇中的角色来探讨语篇片段的关联排序。我们提出了一个人类注释实验，以揭示有关建模和数据注释的重要观察结果。我们配备了基于文本的话语识别模型，我们探讨了异构的非文本特征，如位置，时间，信息的学习等如何发挥作用，在Facebook上的在线讨论的特征。
2018-08-07 cs.CL cs.SI
Quantifying social organization and political polarization in online platforms
University of Toronto（多伦多大学）
人们对互联网将世界团结在一起的潜力持乐观态度，但对互联网在煽动“文化战争”中所起作用的担忧却有所缓和。通过大规模选择志同道合的群体，网络社会可能会变得更加碎片化和两极分化，特别是在党派差异方面。然而，我们衡量在线社区社会构成的能力，进而理解在线平台的社会组织，受到数字讨论的匿名性、非结构化和大规模性质的限制。我们开发了一种神经嵌入方法，通过利用大规模的聚合行为模式来量化在线社区在社交维度上的定位。将我们的方法应用于14年来在1万个社区中发表的51亿条Reddit评论，我们衡量了宏观社区结构在年龄，性别和美国政治党派方面的组织方式。研究政治内容，我们发现Reddit在2016年美国总统大选前后经历了一次重大的两极分化事件，并在之后的几年里保持高度两极分化。然而，与传统观点相反，个人层面的两极分化是罕见的; 2016年系统层面的转变不成比例地受到新用户和新政治用户的到来的推动。Reddit上的政治两极分化与平台上以前的活动无关，而是与外部事件在时间上一致。我们还观察到意识形态上的严重不对称，2016年的大幅增长完全归因于右翼活动的变化。我们的方法广泛适用于在线互动的研究，我们的研究结果对在线平台的设计，理解在线行为的社会背景，以及量化在线极化的动态和机制具有影响。
2021-07-27 cs.AI cs.CY cs.LG
Using link and content over time for embedding generation in Dynamic Attributed Networks
IBM Research（IBM研究院）；University of São Paulo（圣保罗大学）
在这项工作中，我们考虑的问题相结合的链接，内容和时间分析的社区发现和预测在不断发展的网络。这种时间和内容丰富的网络出现在许多现实生活中，如书目网络和问答论坛。文献中的大多数工作（使用内容和结构）都涉及网络的静态快照，它们不能反映多个快照中发生的动态变化。将社区中的动态变化纳入分析还可以提供有关网络中变化的有用见解，例如作者跨社区的迁移。在这项工作中，我们提出了Chimera，一个共享的因子分解模型，可以同时考虑图链接，内容和时间分析。这种方法的工作原理是以多维形式提取网络的潜在语义结构，但在某种程度上考虑了这些嵌入的时间连续性。这种方法通过使用嵌入作为代理简化了底层网络的时间分析。这种简化的结果是，也可以使用这种嵌入的时间序列来预测未来的社区。我们目前的实验结果说明该方法的有效性。
2019-11-22 cs.LG cs.SI stat.ML
ConTIG: Continuous Representation Learning on Temporal Interaction Graphs
Xiamen University（厦门大学）；University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；Monash University（莫纳什大学）
时间交互图（TIG）上的表示学习是对复杂网络进行建模，其中交互的动态演化出现在广泛的问题中。现有的TIG动态嵌入方法仅在交互发生时离散地更新节点嵌入。它们未能捕捉到节点嵌入轨迹的连续动态演化。在本文中，我们提出了一个两模块的框架命名为ConTIG，连续表示方法，捕捉节点嵌入轨迹的连续动态演变。我们的模型有两个基本模块，利用动态网络中的三重因素，包括最新的交互，邻居特征和固有特征。在第一个更新模块中，我们采用连续推理块来学习节点的状态轨迹，通过使用常微分方程从节点对之间的时间相邻的交互模式中学习。在第二个转换模块中，我们引入了一个自我注意力机制，通过聚集历史时间交互信息来预测未来的节点嵌入。实验结果表明，ConTIG算法在时间链接预测、时间节点推荐和动态节点分类等任务上优于一系列现有的算法，特别是在长时间间隔交互预测方面。
2021-09-27 cs.AI cs.LG cs.SI
Deep Exogenous and Endogenous Influence Combination for Social Chatter Intensity Prediction
社交媒体上的用户参与动态建模在用户角色检测和政治话语挖掘中具有引人注目的应用。大多数现有的方法严重依赖于底层用户网络的知识。然而，大量的讨论发生在缺乏任何可靠的社交网络或仅部分揭示用户间关系的平台上（Reddit，Stackoverflow）。许多方法需要观察讨论相当长的一段时间，然后才能做出有用的预测。在实时流场景中，观察会产生成本。最后，大多数模型都没有捕捉到外部事件（如外部发布的新闻文章）和网络内效应（如Reddit上的后续讨论）之间的复杂互动，以确定参与度。为了解决上述三个限制，我们提出了一个新的框架ChatterNet，据我们所知，它是第一个可以在不考虑底层用户网络的情况下建模和预测用户参与度的框架。给定带有时间戳的新闻文章和讨论流，任务是在一个时间范围之前的短时间内观察这些流，然后预测聊天：在时间范围之后的指定时间内的讨论量。ChatterNet使用一种新颖的随时间演变的循环网络架构来处理新闻和讨论中的文本，该架构可以捕获新闻和讨论中的时间属性，以及新闻对讨论的影响。我们使用Reddit长达两个月的讨论语料库和Common Crawl的在线新闻文章的同期语料库进行了广泛的实验。ChatterNet显示出比最近最先进的参与预测模型有相当大的改进。详细的研究控制观察和预测窗口，超过43个不同的subreddits，产生进一步有用的见解。
2020-06-14 cs.SI
EPNE: Evolutionary Pattern Preserving Network Embedding
Peking University（北京大学）；The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
信息网络无处不在，是关系数据建模的理想选择。由于网络的稀疏性和不规则性，网络嵌入算法引起了众多研究者的关注，提出了大量的静态网络嵌入算法。然而，在现实生活中，网络会随着时间的推移而不断发展。因此，进化模式，即节点如何随着时间的推移发展自己，将作为嵌入网络中静态结构的有力补充，相对较少的作品关注。在本文中，我们提出了EPNE，一个时间网络嵌入模型保持局部结构的节点的演化模式。特别是，我们分析了进化模式的周期性和不周期性和设计策略，相应地在时间-频率域的因果卷积的基础上，这样的模式。此外，我们提出了一个时间的目标函数，同时优化与邻近的，这样的时间和结构信息被保存。通过对时间信息的充分建模，我们的模型能够在各种预测任务中优于其他竞争方法。
2020-09-24 cs.LG cs.NE cs.SI
$\text{H}^2\text{TNE}$: Temporal Heterogeneous Information Network Embedding in Hyperbolic Spaces
College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院）；College of Cyber Science, Nankai University（南开大学网络空间安全学院）；TJ Key Laboratory of NDST, Nankai University（南开大学天津市NDST重点实验室）
针对真实时序异质网络的层次与幂律结构，提出 H²TNE 模型，通过双重约束随机游走和双曲距离学习嵌入，并在时序链接预测与节点分类上优于 SOTA。
2024-06-14 cs.AI cs.SI
T-EDGE: Temporal WEighted MultiDiGraph Embedding for Ethereum Transaction Network Analysis
近年来，图嵌入技术被广泛应用于各种网络的分析中，但现有的嵌入方法大多忽略了网络的动态性和边的多重性，难以准确描述交易网络的详细特征。以太坊是一个基于区块链的平台，支持智能合约。区块链的开放性使得以太坊上的交易数据完全公开，也为交易网络分析带来了前所未有的机遇。通过考虑交易网络的现实规则和特征，我们首先将以太坊交易网络建模为时间加权多重有向图（TWMDG），其中每个节点是唯一的以太坊账户，每个边代表按金额加权并分配时间戳的交易。然后，我们定义了时间加权多重有向图嵌入（T-EDGE）的问题，将时间和加权信息的边缘，目的是捕捉更全面的动态交易网络的属性。为了评估所提出的嵌入方法的有效性，我们对从以太坊收集的真实交易数据进行了节点分类实验。实验结果表明，T-EDGE优于基线嵌入方法，表明时间相关的散步和边缘的多样性特征是信息和时间敏感的交易网络是必不可少的。
2020-07-31 cs.SI stat.AP
Knowledge-enhanced Session-based Recommendation with Temporal Transformer
最近的研究在基于会话的推荐方面取得了令人印象深刻的进展。然而，信息，如项目知识和点击时间间隔，这可能是潜在的利用，以提高性能，仍然在很大程度上未被利用。在本文中，我们提出了一个框架，称为知识增强的基于会话的建议与时间Transformer（KSTT），将这些信息时，学习项目和会话嵌入。具体地说，知识图谱，它模型的上下文之间的项目在一个会话及其相应的属性，提出了通过图表示学习获得项目嵌入。我们引入时间间隔嵌入来表示需要预测的项目和历史点击之间的时间模式，并使用它来代替原始Transformer（称为时间Transformer）中的位置嵌入。会话中的项目嵌入通过时态Transformer网络进行传递，以获得会话嵌入，并在此基础上进行最终推荐。大量的实验表明，我们的模型在四个基准数据集上的性能优于最先进的基线。
2021-12-16 cs.IR cs.SI
Discrete-time Temporal Network Embedding via Implicit Hierarchical Learning in Hyperbolic Space
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Noah’s Ark Lab, Huawei Technologies（华为技术有限公司诺亚方舟实验室）；Fudan University（复旦大学）
近年来，基于时间网络的表示学习引起了人们的广泛关注。努力主要集中在建模的结构依赖性和时间演变的Euclidean空间，然而，低估了许多现实世界的时间网络的内在复杂性和层次性，导致次优嵌入。为了探索复杂时间网络的这些特性，我们提出了一个双曲时间图网络（HTGN），它充分利用了双曲几何的指数容量和层次意识。HTGN将时间图映射到双曲空间，并结合双曲图神经网络和双曲门递归神经网络，在捕获演化行为的同时，隐式地保持层次信息.此外，在双曲空间中，我们提出了两个重要的模块，使HTGN能够成功地建模时间网络：（1）双曲时间上下文自注意（HTA）模块，以关注历史状态和（2）双曲时间一致性（HTC）模块，以确保稳定性和泛化。在多个真实数据集上的实验结果证明了HTGN在时间图嵌入方面的优越性，因为它在各种时间链接预测任务中始终优于竞争方法。具体而言，HTGN实现了AUC改善高达9.98%的链接预测和11.4%的新的链接预测。此外，烧蚀研究进一步验证了双曲几何的代表能力和建议的HTA和HTC模块的有效性。
2023-01-30 cs.AI cs.SI
GT-SEER: Geo-Temporal SEquential Embedding Rank for Point-of-interest Recommendation
兴趣点推荐是基于位置的社交网络中的一个重要应用，它从用户的签到序列中学习用户的偏好和移动模式来推荐兴趣点。然而，以前的POI推荐系统模型的基础上，张量分解或马尔可夫链模型，不能捕获序列中的上下文签到信息的签到序列。上下文检入信息意味着组成个人的日常检入序列的POI之间的互补功能。在本文中，我们利用嵌入学习技术来捕获上下文检入信息，并进一步提出了\textit{\textbf{SE}}顺序\textit{\textbf{E}}嵌入\textit{\textbf{R}}和（\textit{SEER}）模型POI推荐。具体地，\textit{SEER}模型在由POI嵌入学习方法建模的顺序约束下经由成对排序模型来学习用户偏好。此外，我们纳入了两个重要因素，即，时间影响和地理影响，引入\textit{SEER}模型来增强POI推荐系统。由于不同日期的时间序列的时间差异，我们提出了一个时间POI嵌入模型，并将时间POI表示到时间偏好排名模型，建立\textit{T}时间\textit{SEER}（\textit{T-SEER}）模型。此外，本文还将地理因素的影响引入到\textit{T-SEER}模型中，建立了\textit{\textbf{Geo-Temporal}} \textit{\textbf{SEER}}（\textit{GT-SEER}）模型。
2016-06-19 cs.IR cs.SI
SI-spreading-based network embedding in static and temporal networks
链接预测可以用来提取缺失信息、识别虚假交互以及预测网络演化。网络嵌入是一种在低维向量空间中为节点分配坐标的方法。通过将节点嵌入到向量中，可以将链接预测问题转换为相似性比较任务。具有相似嵌入向量的节点更有可能被连接。经典的网络嵌入算法是基于随机游走的。它们通过随机游走对轨迹路径进行采样，并从轨迹路径生成节点对。节点对集合还被用作Skip-Gram模型的输入，Skip-Gram模型是将节点（被认为是词）嵌入到向量中的代表性语言模型。在本研究中，我们提出了一个传播过程，即易感染（SI）模型，以取代随机行走过程的样本路径。具体来说，我们提出了两个SI扩展为基础的算法，SINE和TSINE，分别嵌入静态和时间网络。通过缺失链接预测任务与最先进的静态和临时网络嵌入算法进行比较，评估我们算法的性能。结果表明，SINE和TSINE在所有六个经验数据集上都优于基线。我们进一步发现，SINE的性能大多优于TSINE，这表明时间信息并不一定会改善缺失链接预测的嵌入。此外，我们研究了采样大小的效果，量化为轨迹路径的总长度，嵌入算法的性能。与基线算法相比，SINE和TSINE的更好性能需要更小的采样大小。因此，基于SI扩展的嵌入往往更适用于大规模网络。
2020-04-14 cs.SI physics.soc-ph
