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TGAT

GraphSAGE + GAT + Time Encoding

每一层都是一个GAT，聚合的方式是使用了GraphSAGE，然后引入了一个Time Encoding获取时间信息。

Methodology

Time Encoding

取$|t-t_n|$时间差作为输入

TGAT Layer

层数就是聚合k-hop

TGAT是根据跳数来分层计算的，不是根据时间。

在第2层中：h0由h1, h2, h3获得

在第1层中：h1由h4, h5获得

过程

q关注当前v0节点，K, V关注上一级节点

通过attention和FFN获得最终h0

Reference

https://blog.csdn.net/weixin_42142630/article/details/116527314

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GraphSAGE

大多数graph embedding框架是transductive（直推式的），只能对一个固定的图生成embedding。这种transductive的方法不能对图中没有的新节点生成embedding。

相对的，GraphSAGE是一个inductive（归纳式）框架，能够高效地利用节点的属性信息对新节点生成embedding。

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