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PTCL: Pseudo-Label Time Curriculum Learning for Label-Limited Dynamic Graphs
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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
本文提出了一种PTCL方法，旨在解决动态节点分类中标签有限的问题，尤其是在完全标签需求的情况下。通过生成伪标签和时间课程学习策略，显著提升了节点分类的效果。实验结果表明，PTCL优于其他方法，为动态图研究提供了新的数据集和框架。
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关键要点
- 本文提出了一种PTCL方法，旨在解决动态节点分类中标签有限的问题。
- PTCL方法特别针对完全标签需求的情况。
- 通过生成伪标签和时间课程学习策略，显著提升了节点分类的效果。
- 实验结果表明，PTCL优于其他方法。
- PTCL为动态图研究提供了新的数据集和框架。
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