利用无时间戳数据追踪图的时序演化
社会与信息网络
2019-07-05 v1
摘要
用于研究图时序演化的数据集十分稀缺。为鼓励新颖动态图学习算法的研究，我们引入 YoutubeGraph-Dyn（可从 https://github.com/palash1992/YoutubeGraph-Dyn 获取），一个由 YouTube 真实交互生成的演化图数据集。YoutubeGraph-Dyn 提供天内时间粒度（在 104 天周期内每 6 小时采集 416 个快照）、捕捉数据不同方面的多模态关系，以及包含带时间戳、无时间戳、词嵌入和整数在内的多种属性。我们的数据收集方法强调从无时间戳数据创建时间演化图。本文中，我们提供 YoutubeGraph-Dyn 的多种图统计信息，并测试最先进的图聚类算法以检测社区迁移，以及时间序列分析与循环神经网络算法以预测无时间戳数据。
引用
@article{arxiv.1907.02222,
title = {Tracking Temporal Evolution of Graphs using Non-Timestamped Data},
author = {Sujit Rokka Chhetri and Palash Goyal and Arquimedes Canedo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.02222},
year = {2019}
}