网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空间中具有表示以及推理的能力，从而运用到社交网络中常见的应用中，如节点分类、链接预测等。本次学术报告主要讲述基于霍克斯工程的时序网络嵌入的算法模型。
时序网络嵌入方法研究-李新帅原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/11/16/%e6%97%b6%e5%ba%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e5%b5%8c%e5%85%a5%e6%96%b9%e6%b3%95%e4%bb%8b%e7%bb%8d/
研究深度半监督聚类方法，首先利用自编码器对高维数据降维处理，同时提取构建三种范围的约束信息：主动构建的成对约束、带标签的种子约束、簇间大小比例约束；最后融合三种约束信息指导编码器训…
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代码变更指对软件源代码的增加，删除，修改。软件项目的代码库可以视为一系列代码变更的有序组合，因此代码变更对理解代码库和分析软件演化过程十分重要。代码变更表示学习旨在将代码变更表示为…
