本文提出了一个名为TagGen的端到端深度生成框架。通过一种新的采样策略，用于结合从时间网络中提取的结构和时间上下文信息。在此基础上，TagGen参数化了一个双级自注意力层以及一系列局部操作，以生成临时随机游走。最后，判别器选择在输入数据中可信的生成的时间随机游走，并将其输入到组装模块中生成时间网络。在7个真实数据集上的实验结果表明
声明：本站所发布的一切破解补丁、注册机和注册信息及软件的解密分析文章仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。本站信息来自网络，版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序，请支持正版软件，购买注册，得到更好的正版服务。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
