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动态图上的超拉普拉斯编码用于变换器
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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
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。
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关键要点
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本研究提出了超拉普拉斯编码方案（SLATE）。
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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。
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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。
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SLATE在9个数据集上表现优于多种先进的图神经网络和动态图变换器方法。
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SLATE展现出很大的应用潜力。
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