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图神经网络的重要分支:时间图网络


本文最初发表于 TowardsDataScience 博客,经原作者 Michael Bronstein 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。

许多现实世界的问题涉及各种性质的交易网络、社会互动和交往,这些都是动态的,可以将其建模为图,其中,节点和边会随着时间的推移而出现。在本文中,我们将描述时间图网络(Temporal Graph Network,TGN),这是一个用于深度学习动态图的通用框架。

本文是 Michael Bronstein 与 Emanuele Rossi 共同撰写的。

图神经网络的研究已经成为今年机器学习领域 炙手可热的话题之一。最近,图神经网络在生物学、化学、社会科学、物理学和许多其他领域的问题上,取得了一系列成功。到目前为止,图神经网络模型主要是针对静态图而开发的,静态图不会随着时间而改变。然而,许多有趣的现实世界图都是动态的,并且会随着时间的推移而不断变化,突出的例子包括社交网络、金融交易和推荐系统。在许多情况下,正是这种系统的动态行为传达了重要的见解,否则,如果只考虑静态图的话,就会失去这种见解。

图神经网络的重要分支:时间图网络 1

Twitter 用户与推文进行交互并相互关注的动态网络。所有边都有时间戳。给定这样的动态图,我们想预测未来的交互,例如,用户会喜欢哪些推文,或者他们会关注谁。

原文链接:【https://www.infoq.cn/article/D2cFv5V8IF8gvZDovq1p】。未经作者许可,禁止转载。