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高阶结构提升时间图上的链接预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种高阶结构时间图神经网络（HTGN），解决了现有时间图神经网络在链接形成和演变中忽视高阶结构的问题，并显著降低了内存成本。
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关键要点
- 提出了一种高阶结构时间图神经网络（HTGN）。
- HTGN解决了现有时间图神经网络在链接形成和演变中忽视高阶结构的问题。
- HTGN克服了时间图神经网络的效率瓶颈。
- 通过引入超图表示，HTGN增强了模型的表达能力。
- 大量实验证明HTGN在动态链接预测中表现优越。
- HTGN相比现有方法降低了多达50%的内存成本。
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