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实体 memory backtracking tree

memory backtracking tree

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  1. TOOL · CL_135316 ·

    新方法增强了时序图网络的可解释性

    研究人员开发了一种新方法,通过关注时序图网络(TGNs)的记忆模块来解释其预测。该方法利用拓扑归因树来评估邻居及其历史数据的影响,并利用记忆回溯树来量化过去事件如何塑造节点记忆。该方法将LRP应用于TGNs,并包含用于识别重要事件的优化目标,在节点属性预测、链接预测和图分类等各种时序图数据集和任务上,已证明其解释的忠实性并优于现有基线。