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Comparative Study of Dynamic Graph Embedding Based on Mamba and Transformers
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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
本研究探讨了动态图嵌入在复杂时间演变网络中的应用，提出了三种新模型（TransformerG2G、DG-Mamba、GDG-Mamba），在链接预测任务中表现优异，特别适合高时间变异的数据集。
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关键要点
- 本研究探讨了动态图嵌入在复杂时间演变网络中的应用。
- 提出了三种新模型：TransformerG2G、DG-Mamba、GDG-Mamba。
- 这些模型在链接预测任务中表现优异，尤其适合高时间变异的数据集。
- 研究解决了当前变压器模型在可扩展性上的挑战。
- 模型在UCI、比特币和现实挖掘等数据集上展现出显著的计算效率。
- 该研究为动态图嵌入在更大、复杂的现实网络中的应用提供了前景广阔的方向。
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