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Continuous-Time Dynamic Graphs

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  1. TOOL · CL_108022 ·

    新框架CIR增强了AI模型在动态图上的鲁棒性

    研究人员开发了一个名为CIR的新框架，旨在提高连续时间动态图（CTDG）表示学习方法的鲁棒性。现有方法在处理分布外偏移时常常遇到困难，而CIR通过使用一种新颖的结构因果模型（ICCM）来学习不变表示，从而解决了这个问题。该框架使用归一化加权几何平均值（NWGM）有效地近似干预预测，并包含一个环境记忆库来处理分布偏移，在各种分布外场景中表现出优越的性能。