【KDD2020 Workshop採択論文紹介】GCNで時系列予測！？ - Qiita

明示的にグラフ構造でないデータに対してもGraph Convolution Network(GCN)が使える！？ ドコモの久保田です。この記事では、データマイニングの国際会議であるKDD2020で開催されたThe Second International Workshop on Deep Learning on Graphs: Methods and Applications (DLG-KDD’20)に採択された私たちの論文"Time-aware GCN: Representation Learning for Mobile App Usage Time-series Data"を紹介します。論文はKDDのリンクのページからダウンロードできます。 KDD2020の投稿傾向 KDD2020のOpening1でResearch Trackのトピックごとの投稿論文数が報告されていましたが、上位2

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"Time-aware GCN: 時系列データをグラフデータとして捉える / アプリ間の利用時間間隔がΔt_thであれば、アプリ間にエッジを張る / 良い表現を獲得できたかを、次のアプリを予測するタスクとして定義" KDD2020