Jul, 2024
动态图学习中的时域感受野:综合分析
Temporal receptive field in dynamic graph learning: A comprehensive
analysis
Yannis Karmim, Leshanshui Yang, Raphaël Fournier S'Niehotta, Clément Chatelain, Sébastien Adam...
TL;DR动态链接预测是对演化网络进行分析的关键任务,研究范围从推荐系统到经济交易。通过对多个数据集和模型进行综合分析,我们形式化了动态图学习中时间感知域的作用,并强调了它们对预测准确性的关键影响。我们的结果表明,恰当选择的时间感知域可以显著提高模型性能,但对于某些模型来说,过大的窗口可能会引入噪音并降低准确性。我们进行了大量的基准测试来验证我们的发现,并确保所有实验都可以完全再现。