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      2月25日至3月4日，人工智能權(quán)威會(huì)議AAAI25（CCF A類）在美國賓夕法尼亞州費(fèi)城召開，研究組在main track錄用的論文“Community-aware variational autoencoder for continuous dynamic networks”以海報(bào)形式參加展示交流活動(dòng)。該論文針對(duì)變分自編碼器無法直接應(yīng)用于連續(xù)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的問題，提出了一種新的變分自編碼器CT-VAE及其變體CT-CAVAE。CT-VAE通過將節(jié)點(diǎn)交互概念化為事件流，采用霍克斯過程捕捉時(shí)序動(dòng)態(tài)和因果關(guān)系，并將其納入推斷過程，可以有效地將傳統(tǒng)的推斷方法擴(kuò)展到連續(xù)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。此外，在生成階段，CT-VAE結(jié)合了偽標(biāo)記和緊湊約束策略重建非相鄰結(jié)構(gòu)。CT-CAVAE則通過巧妙地集成高斯混合分布，實(shí)現(xiàn)了端到端的社區(qū)檢測。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CT-VAE和CT-CAVAE均優(yōu)于最先進(jìn)的基線。

      據(jù)悉，本屆AAAI25會(huì)議在main track共投稿12957篇，錄用3029篇，錄用率約為23.4%，其中約4.6%的錄用論文為Oral，其余為Poster。

CT-VAE和CT-CAVAE方法框架

海報(bào)展板

海報(bào)展示大廳