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动态图学习中的时域感受野：综合分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
动态链接预测是对演化网络进行分析的关键任务，研究范围从推荐系统到经济交易。研究发现，恰当选择的时间感知域可以显著提高模型性能，但过大的窗口可能会引入噪音并降低准确性。进行了大量的基准测试来验证发现。
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关键要点
- 动态链接预测是分析演化网络的关键任务，应用范围包括推荐系统和经济交易。
- 研究强调时间感知域在动态图学习中的重要性，影响预测准确性。
- 恰当选择的时间感知域可以显著提高模型性能。
- 过大的时间窗口可能引入噪音，降低模型准确性。
- 进行了大量基准测试以验证研究发现，确保实验可再现。
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