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TGN：Temporal Graph Networks论文解读

公众号 异度侵入

“

图神经网络（GNNs）的研究已经成为今年机器学习领域的热门话题之一。GNNs最近在生物、化学、社会科学、物理等领域取得了一系列成功。但GNN模型目前以静态图上偏多，然而现实世界许多关系是动态的，比如社交网络、金融交易和推荐系统，动态的变化包含了许多重要信息，只考虑静态图，很难捕捉到其中信息。

”

本篇文章发表在ICLR2020上，对动态图的节点进行连接预测。TGN中，作者除利用传统的图神经网络捕捉非欧式结构生成embedding外，还利用动态图所中时序信息。在本篇公众号里主要介绍TGN中embedding以及memory的更新机制，包含一小部分源码。

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时序图示例

 

01

TGN模型结构

下图为TGN 的一个例子，包含了编码部分和解码部分，在文章中主要是介绍了如何使用TGN进行编码，生成embedding，文章中选择MLP层作为解码器。上面的图片可以理解为，对于节点2和节点4连接的可能性的预测，首先通过TGN生成t8时刻节点2和节点4的embedding，然后通过解码器生成节点2和节点4在t8时刻的连接的可能性。

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02

Embedding

 

Embedding,已经为人熟知许久，只不过embedding的事物越来越复杂。如下图所示为TGN中embedding的方式。以layer=3所在节点为例子，通过采样得到layer=2的邻居节点，同样layer=2的节点通过采样得到layer=1节点，采样结束后。通过聚合layer=2的全部信息，包括layer=2层节点信息，以及时间信息得到layer=3节点的embedding，其中非欧式信息通过聚合邻居信息得到，时序信息通过对当前时间戳进行编码得到，参与聚合。这样同时得到时序信息和非欧结构信息。

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03

Memory更新机制

Message Function：通过msg函数将节点之间的信息（节点自身feature，embedding，time编码）整合到一起，这类似于消息传递机制，msg源代码只是两层全连接。

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msg源代码

Memory Updater ：用于将过去的状态与新的message聚合，聚合方式如rnn等。

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04

Overall

如下图所示为计算的整个流程图

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