바뀌는 노드 집합
노드별 임베딩을 순환 모형으로 갱신하는 접근은 전체 시간 구간의 노드를 알아야 하는 제약이 생길 수 있다. EvolveGCN은 시점 사이에 노드 집합이 크게 달라지는 상황을 고려한다.
모형 매개변수의 변화
노드 임베딩 자체의 시계열에 의존하는 대신 순환 신경망으로 GCN 매개변수를 변화시킨다. 원 연구는 이러한 매개변수 변화에 두 가지 구조를 제안했다.
동적 그래프의 과제
그래프 시퀀스의 변화가 학습된 GCN에 반영되도록 구성한다. 원 연구는 연결 예측과 간선 분류 및 노드 분류에서 관련 동적 그래프 방법들과 비교했다.