文献阅读（二）《Embedding Temporal Network via Neighborhood Formation》

本文是对《Embedding Temporal Network via Neighborhood Formation》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。 前言 该算法认为一个节点历史的交互节点，也会对未来的交互产生影响，并且时间越近影响越大。 因而将网络结构规定为G=<V,E,A>，其中V是顶点集，E是边集，A是事件集，一条边可能包含多个事件，即多次交互。还规定N(x

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