Weighted dynamic network link prediction based on graph autoencoder

With the development of deep learning, Graph Autoencoders (GAE) within unsupervised learning frameworks have been widely applied to representation learning in dynamic networks. However, existing methods typically assume that the node set remains fixed across all time slices and ignore edge weight in...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Information sciences Jg. 720; S. 122507
Hauptverfasser:	Mei, Peng, Zhao, Yuhong, Wang, Jingyu, Liang, Yefei
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Inc 01.12.2025
Schlagworte:	Dynamic network Graph attention Graph autoencoder Link prediction Unsupervised learning Link prediction Graph autoencoder Dynamic network Graph attention Unsupervised learning
ISSN:	0020-0255
Online-Zugang:	Volltext
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