Paper | INDUCTIVE REPRESENTATION LEARNING ON TEMPORAL GRAPHS
Intro
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