이웃 동시 출현
출발 노드와 도착 노드의 과거 시퀀스에서 이웃의 동시 출현을 인코딩한다. 두 노드의 이력을 함께 살펴 상관 관계를 표현하는 구성이다.
긴 이력의 패치화
각 과거 시퀀스를 여러 패치로 나누어 트랜스포머에 입력한다. 이 처리로 더 긴 이력의 정보를 효과적이고 효율적으로 사용할 수 있도록 설계했다.
공통 라이브러리와 평가
같은 연구는 표준 학습 절차와 확장 가능한 인터페이스 및 평가 규약을 가진 DyGLib도 제안했다. 13개 자료의 동적 연결 예측과 노드 분류를 비교하고 구현 차이에 따른 기존 결과의 불일치도 조사했다.
관련 문서
GraphMixer / 트랜스포머 / Temporal Graph Networks / TGAT / 링크 예측 / Temporal Graph Benchmark