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Temporal Graph Influence Maximization Candidate Node Prediction Based on Graph Neural Networks
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内容提要
本研究提出了一种新方法，将图神经网络与双向长短期记忆模型结合，以解决动态网络中的节点识别问题。该方法在不同网络中实现了90%的准确率，提高了种子集选择效率，降低了计算开销。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，将图神经网络与双向长短期记忆模型结合。
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该方法解决了动态网络中节点识别的问题。
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研究表明，该方法在不同网络中实现了90%的准确率。
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该方法提高了种子集选择的效率，降低了计算开销。
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