시간 사건으로 보는 그래프
노드 특징이나 연결이 시간에 따라 달라지는 그래프를 다룬다. 변화들을 시간 정보가 있는 사건의 순서로 표현해 동적인 관계와 상호 작용의 학습 문제를 구성한다.
메모리와 그래프 연산
메모리 모듈과 그래프 기반 연산자를 결합하는 일반적인 틀을 제안했다. 여러 기존 동적 그래프 학습 모형도 이 틀의 특정한 구성으로 표현할 수 있음을 보였다.
구성 요소별 평가
원 연구는 구성 요소를 바꾸거나 제거하는 실험으로 각 부분의 효과를 조사했다. 동적 그래프의 여러 변환적 및 귀납적 예측 과제에서 성능과 계산 효율을 평가했다.