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dynamic graph construction
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基于动态因果解释的扩散 - 变分图神经网络用于时空预测
本文提出一种基于动态扩散变分图神经网络 (DVGNN) 的动态图构建方法,并在时序数据集上对 DVGNN 进行实验,证明它可以更好地反映动态图的因果关系和不确定性,达到更好的预测效果。
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