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在现实世界中探索时间粒度对动态链接预测的影响
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内容提要

实验研究发现，训练动态图神经网络时，复杂的记忆机制和合适的时间粒度对性能和鲁棒性至关重要。同时，讨论了模型和数据集的局限性，并提出了未来的研究方向。

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关键要点

  • 训练动态图神经网络时，复杂的记忆机制对性能和鲁棒性至关重要。
  • 合适的时间粒度对动态图神经网络在动态链接预测任务中的竞争力和鲁棒性至关重要。
  • 讨论了模型和数据集的局限性。
  • 提出了未来关于时间图时间粒度的研究方向。
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标签

动态图神经网络 性能 时间粒度 记忆机制 鲁棒性
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