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DG-Mamba: Robust and Efficient Dynamic Graph Structure Learning with Selective State Space Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出DG-Mamba框架，旨在解决动态图神经网络在结构不完整性、噪声和冗余性方面的鲁棒性不足问题。通过核化动态消息传递算子，DG-Mamba在保持高效性的同时提升了动态结构学习能力，实验结果表明其在对抗性攻击下的鲁棒性和效率优于现有方法。
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关键要点
- DG-Mamba框架旨在解决动态图神经网络在结构不完整性、噪声和冗余性方面的鲁棒性不足问题。
- 通过核化动态消息传递算子，DG-Mamba在保持高效性的同时提升了动态结构学习能力。
- 实验结果表明，DG-Mamba在对抗性攻击下的鲁棒性和效率优于现有方法。
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