DGOTTA

新框架DGOTTA增强了动态图上的GNN自适应能力

研究人员推出了一种新颖的框架DGOTTA，用于动态图上的时序记忆感知在线测试时自适应。该方法解决了在测试过程中，图神经网络（GNN）适应不断变化的图结构和节点语义的挑战，而现有针对静态图的方法对此问题覆盖不足。DGOTTA包含时序感知增强、记忆感知预测（以防止灾难性遗忘）以及一致性引导在线自适应等模块，以确保时序对齐和记忆平滑。在各种数据集和GNN架构上的实验表明，DGOTTA在分布偏移下的泛化能力方面表现出色。