Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Gogoglou, Antonia"'
Financial transactions constitute connections between entities and through these connections a large scale heterogeneous weighted graph is formulated. In this labyrinth of interactions that are continuously updated, there exists a variety of similari
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.00591
Graph Representation Learning (GRL) has experienced significant progress as a means to extract structural information in a meaningful way for subsequent learning tasks. Current approaches including shallow embeddings and Graph Neural Networks have mo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.10252
With the rising interest in graph representation learning, a variety of approaches have been proposed to effectively capture a graph's properties. While these approaches have improved performance in graph machine learning tasks compared to traditiona
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.03081
Autor:
Bruss, C. Bayan, Khazane, Anish, Rider, Jonathan, Serpe, Richard, Gogoglou, Antonia, Hines, Keegan E.
Financial transactions can be considered edges in a heterogeneous graph between entities sending money and entities receiving money. For financial institutions, such a graph is likely large (with millions or billions of edges) while also sparsely con
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.07225
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
ACM International Conference Proceeding Series; Oct2015, p305-310, 6p
