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DM2-ND存储库简介（Notre Dame大学的面向决策实验室的数据挖掘 ）。
主任：姜萌博士
第1章图机器学习
1.1。 学习图动力学
1.1.1。 CalendarGNN
论文：用于在时空用户行为中建模时间结构的日历图神经网络（ KDD 2020 ）
主要作者：（ ）
用法：给定用户行为数据（例如，News App上的阅读行为），我们是否可以学习保留各种周期性时空模式（例如，每小时，每周和工作日模式）的用户表示形式？ 这些表示可用于人口统计预测（性别，年龄等）和推荐。
新颖性：它利用日历系统作为知识图，以增强用户行为的时间图数据上的图神经网络。
1.2。 学习节点的互补性
1.2.1。 LearnSuc
论文：学习行为成功的多类型项目集嵌入（ KDD 2018 ）
主要作者：（ ）
用法：能否通过保留元素的互补性来学习它们在集合中的表示形式？
新颖
