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Interpreting Temporal Graph Neural Networks Based on Koopman Theory

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究基于库普曼理论，提出了一种新方法解释时空图神经网络（STGNNs）的动态行为。通过动态模式分解和稀疏非线性动力学识别，成功识别了感染时间和受感染节点等特征，推动了时序图的理论理解与应用。

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