基于时序图神经网络的社会团体发现
Social group discovery based on temporal graph neural networks
中国科学院 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 长春 130033
摘要
在一些社会事件中，发现引起事件的社会团体对这些事件的治理具有着重要的意义。针对现有社会团体发现任务中忽略团体对人物特征节点影响以及时间因素对团体发现影响的问题，提出了基于团体的节点表示模型G-GCN模型(Group Graph Convolutional Network)，在对人物节点进行表示时融合团体的特征用来增强节点表示。时间迁移对于团体发现有着重要意义，所以在G-GCN基础上提出了时序图神经网络模型TG-GCN模型(Temporal-Group Graph Convolutional Network)，引入了时间变化对节点表示变化的学习，实现了跨越时间的信息序列聚合表示，将相邻的事实转换为团体发现的演化表示。实验使用Yelp和Amazon数据集，团体划分的准确率提升了0.1，证明了TG-GCN对于团体发现任务的有效性。研究为事件治理提供了新视角，强调了节点表示与时间因素的重要性，对社会事件动态理解与预测具有价值。
基金项目
中国科学院战略性先导科技专项(XDB0500103)
国家基础学科公共科学数据中心项目(NBSDC-DB-02)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0534
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第9期
发布历史
[2025-05-13] 优先出版
引用本文
李泽, 赵伟超, 徐慧雯. 基于时序图神经网络的社会团体发现 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0534. (Li Ze, Zhao Weichao, Xu Huiwen. Social group discovery based on temporal graph neural networks [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0534. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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