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轨迹编码时间图网络
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内容提要
本研究提出了一种轨迹编码时间图网络（TETGN），旨在解决动态图任务中已知节点与未知节点的预测问题。实验结果表明，TETGN在链路预测和节点分类方面优于现有方法，显示出其潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种轨迹编码时间图网络（TETGN），旨在解决动态图任务中已知节点与未知节点的预测问题。
- TETGN通过引入可扩展的节点标识符，结合多头注意力机制，平衡了识别已知节点和处理新节点的能力。
- 实验结果表明，TETGN在链路预测和节点分类任务上显著优于现有方法，展示了其在动态图学习中的潜力。
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