Skip to content
Veröffentlichen & Verteilen
Verlagslösungen
Vertriebslösungen
Bibliotheksdienste
Themen
Allgemein
Altertumswissenschaften
Architektur und Design
Bibliotheks- und Informationswissenschaft, Buchwissenschaft
Biologie
Chemie
Geowissenschaften
Geschichte
Industrielle Chemie
Informatik
Jüdische Studien
Kulturwissenschaften
Kunst
Linguistik und Semiotik
Literaturwissenschaft
Materialwissenschaft
Mathematik
Medizin
Musik
Pharmazie
Philosophie
Physik
Rechtswissenschaften
Sozialwissenschaften
Sport und Freizeit
Technik
Theologie und Religion
Wirtschaftswissenschaften
Veröffentlichungen
Zeitschriften
Bücher
Konferenzberichte
Verlage
Journal Matcher
Blog
Kontakt
Suche
Deutsch
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Warenkorb
Home
Zeitschriften
International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls
Band 9 (2024): Heft 4 (Dezember 2024)
Uneingeschränkter Zugang
SEGNN4SLP: Structure Enhanced Graph Neural Networks for Service Link Prediction
Yuxi Lin
Yuxi Lin
School of Computer Science and Technology, Hainan University
Hainan, China
Suche nach diesem Autor auf
Sciendo
|
Google Scholar
Lin, Yuxi
,
Mengfei1 Li
Mengfei1 Li
School of Computer Science and Technology, Hainan University
Hainan, China
Suche nach diesem Autor auf
Sciendo
|
Google Scholar
Li, Mengfei1
und
Nuo Chen
Nuo Chen
School of Computer Science and Technology, Hainan University
Hainan, China
Suche nach diesem Autor auf
Sciendo
|
Google Scholar
Chen, Nuo
31. Dez. 2024
International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls
Band 9 (2024): Heft 4 (Dezember 2024)
Über diesen Artikel
Vorheriger Artikel
Nächster Artikel
Zusammenfassung
Artikel
Figuren und Tabellen
Referenzen
Autoren
Artikel in dieser Ausgabe
Vorschau
PDF
Zitieren
Teilen
COVER HERUNTERLADEN
Online veröffentlicht:
31. Dez. 2024
Seitenbereich:
9 - 18
DOI:
https://doi.org/10.2478/ijanmc-2024-0032
Schlüsselwörter
Network Representation
,
Web Service
,
Mobile Network
,
Graph Attention network
,
Link Prediction
© 2024 Yuxi Lin et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
