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滚动轴承的动态建模的图神经网络方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
ROLAND是一种可重用静态图到动态图的图表示学习框架，采用分层节点状态并在时间上进行递归更新的方法来处理动态图，并提出了一种逐步训练和元学习的动态GNNs训练方法。实验结果表明，ROLAND模型相对于基线有最高62.7%的相对平均倒数排名改进。
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关键要点
- ROLAND是一种有效的图表示学习框架。
- ROLAND具有可重用静态图到动态图的能力。
- 采用分层节点状态并在时间上进行递归更新的方法来处理动态图。
- 提出了一种逐步训练和元学习的动态GNNs训练方法。
- ROLAND在8个动态图数据集上的实验结果显示，相对于基线有最高62.7%的相对平均倒数排名改进。
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