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基于库普曼理论的时序图神经网络解释
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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
本研究利用库普曼理论提出新方法，解决时空图神经网络在动态理解和行为解释上的复杂性。通过动态模式分解和稀疏非线性动力学识别，成功识别感染时间和受感染节点，推动时序图的理论理解与应用。
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关键要点
- 本研究解决了时空图神经网络在理解模型动态和解释行为方面的复杂性问题。
- 基于库普曼理论提出了一种新的可解释性方法。
- 使用动态模式分解（DMD）和稀疏非线性动力学识别（SINDy）两种方式。
- 成功识别了感染时间和受感染节点等可解释特征。
- 推动了时序图的理论理解与应用。
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