本论文提出了一种新的神经网络方法，利用动态图表达用户 - 物品关系的演变，以更好地解决基于链接预测的推荐服务问题，实验证明在用户 - 物品关系随时间变化的场景中，该方法可以获得更好的预测结果，同时揭示了现有方法在面对这种变化时的严重影响。
Nov, 2018
本研究旨在预测节点交互的顺序，以实现对于静态和时间图中链接预测的改进。
Feb, 2023
本研究通过重新构建动态连接预测作为链接预测任务，更好地考虑了数据中的时间信息，解决了常见评估方法引起的模型性能不准确和方法公平比较困难的问题。
Jun, 2024
使用基于元学习原理的新型模型对新节点的动态链接预测进行建模，通过在时间编码器和预测器中融入元学习范式，实现了对新节点的快速适应并取得了卓越的性能。
Oct, 2023
通过结合多种模型的查询表示，用注意力机制选择最合适的模型来回答每个查询，将模型映射到柏克莱球形空间中，以学习关系和结构模式，提供更高的表现力和推断能力，并在各种链接预测基准测试中展开了广泛的实验分析，表明综合模型优于个别模型，包括最先进的方法。
通过将节点定义为牛顿对象并引入速度的概念，我们提出了一种新的时间链接预测方法，通过计算每个节点的具体动态，而不是整体动态，提高了预测未来连接的准确性和可解释性。我们的方法在预测合著网络中的未来合作效果方面，使下游分类模型的性能提高了 17.34%（相对于基准模型）并针对时间链接预测问题提供了一个可解释的层。
Jan, 2024
本文考虑了基于时间的链接预测问题，研究了基于矩阵和张量的方法，并探讨了在具有不同周期结构的数据中利用张量分解的优点。通过多个实验，证明了这两种方法对于时间链接预测具有很好的效果。
May, 2010
通过引入两种适用于多层和时间网络的随机块模型，并开发可扩展的参数推断算法，我们可以更准确地预测具有复杂结构的实际系统中的交互，这一方法可以在分析通过对节点或链接进行建模对不同类型的数据集更有效地进行预测
Mar, 2018
我们在动态网络的链接预测问题中，提出了一种基于半监督图嵌入的方法，使用加权损失函数来同时反映时空和快照结构信息，从而提高模型的预测性能，并在三个真实动态网络上展示了方法的有效性。
Oct, 2016
提出了一种基于关系注意力机制和反向表示更新策略的时间动态知识图谱链接预测框架，构建查询相关子图来预测图结构中未来的连接情况，具有更好的解释性和推荐准确率。
Dec, 2020