dynamic-networks

本文提出一种基于差分进化的张量潜在因子自动超参数优化框架，以提高大规模动态加权有向网络的预测精度，减少手动调参需求。

本文提出了一种面向符号图神经网络的模块化时间增强框架，通过历史上下文集成模块（HCIM）结合LSTM和多头时间注意力机制整合历史上下文，在真实世界的时间符号网络上进行动态链接预测时取得了持续改进。