간단한 시간 그래프 구조
순환 신경망이나 자기 어텐션은 시간 그래프에서 좋은 성능을 낼 수 있지만 항상 필요한 것은 아니라는 관찰에서 출발한다. GraphMixer는 이 두 장치 없이 시간 정보를 처리하는 단순한 구조를 조사했다.
두 인코더의 요약
연결 인코더는 다층 퍼셉트론만으로 시간 연결 정보를 요약한다. 노드 인코더는 이웃의 평균 풀링으로 노드 정보를 모으며 두 결과를 별도의 연결 분류기로 보낸다.
연결 예측의 평가
다층 퍼셉트론 기반 분류기가 인코더 출력으로 연결을 예측한다. 원 연구는 시간 연결 예측 벤치마크에서 성능과 수렴 및 일반화를 평가하며 복잡한 구조의 필요성을 다시 검토했다.
관련 문서
다층 퍼셉트론 / Temporal Graph Networks / TGAT / 풀링 / 링크 예측 / Temporal Graph Benchmark