Машинное обучение на динамических графах

Графовые структуры, описывающие зависимости между сущностями, широко используются для повышения эффективности моделей машинного обучения, обучаемых на потоковых данных. Для того, чтобы использовать классические методы машинного обучения в таких задачах, необходимо иметь возможность строить векторные представления компонентов графа (вершин и/или ребер) с учетом их атрибутов. Хотя для статических графов существует большое количество методов построения таких представлений, задача оказывается гораздо сложнее, когда у графа меняется структура с течением времени. В рамках семинара мы рассмотрим задачи, которые возникают при работе с динамическими графами, рассмотрим классификацию методов построения векторных представлений и рассмотрим модель из статьи Докладчик: Никита Северин