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LE4Mob 是一个归纳式、距离感知的通用位置嵌入框架，用于增强人类移动性建模中的任务，如下一位置预测和通勤流量生成。
本文将SNAP-KG框架的评估扩展到异质图，表明至少在一个视图中存在同质性对于流式实体集成的性能至关重要，强调了多视图图聚类方法中的一个共同假设。
SNAP-KG 是一个框架，通过多视图聚类和归纳推理，实现流式实体到知识图谱的高效整合，减少推理时间和下游任务（如实体解析和链接预测）的候选搜索空间。
本文介绍了CoDiffGRN，一个用于基因调控网络推断的共进化离散扩散框架，以及一个新的归纳评估基准BEELINE-KGC。它在新型调控发现中取得了最先进的性能。
本文提出了 AdaTKG，一种用于时序知识图谱推理的方法，它利用自适应记忆随着新交互的发生动态优化实体表示，从而在性能上优于静态基线。