动态图上的超拉普拉斯编码用于变换器

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-26T00:00:00Z

本研究提出了超拉普拉斯编码方案（SLATE），解决了图变换器在动态上下文中丢失结构和时间信息的问题。SLATE通过将动态图转化为多层图，利用超拉普拉斯矩阵的谱特性，保留时空信息。在9个数据集上，SLATE优于多种先进的图神经网络和动态图变换器方法，展现出很大的应用潜力。