Link-Fact Temporal Rule Inducer

新型神经符号模型LiFTER提供可检查的图预测

研究人员推出LiFTER，这是一种用于连续时间动态图的新型神经符号预测模型。该模型将观察到的交互保留为时间事实，并使用可执行的时间规则来预查询这些事实，从而实现可检查和可验证的预测。LiFTER在预测准确性方面具有竞争力，同时还可以作为“显微镜”来分析跨数据集的复发、历史和转换的贡献，并将其追溯到单个事实。该系统在四个基准测试中展示了高精度的预测重建能力，将未来链接预测转化为基于事实的计算。