本研究提出了一种新方法，将图神经网络与双向长短期记忆模型结合，以解决动态网络中的节点识别问题。该方法在不同网络中实现了90%的准确率，提高了种子集选择效率，降低了计算开销。

本研究探讨了线性因果表示学习中的环境数量减少和粗略干预问题，提出了一种新方法以识别因果图中变化的节点，实验结果显示该方法在样本数据处理上具有实际应用潜力。