ESSEN: Improving Evolution State Estimation for Temporal Networks using Von Neumann Entropy
发布时间：2026-09-24
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- 发表刊物：
- In Proceedings of the 37th International Conference on Neural Information Processing Systems. NeurIPS 2023. (CCF-A)
- 关键字：
- Temporal Graph
- 摘要：
- 针对现有动态时序网络演化状态估计建模精度不足、易受结构时变干扰的痛点，提出基于冯・诺依曼熵的 ESSEN 时序网络演化状态估计方法，显著提升动态演化建模精准度，在配微网拓扑状态推演、运行趋势预判等场景具备良好应用前景。
- 第一作者：
- 黄祺尧
- 通讯作者：
- 张志宏（通讯作者）
- 是否译文：
- 否