该研究提出了一种新的模型TF-TGN，通过融合时序信息和图操作以及语言建模的相似性，解决了现有TGNN模型在训练效率和模型构造上的局限性。TF-TGN实现了超过2.20倍的训练加速，并在准确性上达到或超越现有最先进的TGNN模型，具有显著的潜在影响。