TGCN 时域图神经网络 PPT 资源
资源描述
本资源文件提供了关于 Temporal Graph Convolution Networks（TGCN）的详细介绍和实现步骤。TGCN 是一种扩展了图卷积网络（GCN）用于处理时序图数据的模型。它结合了图卷积和时间序列建模的思想，能够有效地对时序图中的节点进行特征提取和预测。
TGCN 简介
TGCN 在 GCN 的基础上引入了时间维度的信息，并通过时间上的邻接关系来捕捉节点之间的演化模式。以下是 TGCN 的简要实现步骤：
1. 图表示
与 GCN 类似，首先将时序图数据表示为邻接矩阵或邻接列表的形式。每个节点仍然表示为一个特征向量，同时每个节点还有相应的时间戳。
2. 时间邻接矩阵构建
根据时序图的时间信息，构建时间邻接矩阵，其中矩阵的元素表示节点之间的时间上的邻接关系。可以根据节点之间的时间差距或时间窗口大小来定义邻接关系的权重。
3. 时间特征传播
对于每个节点，将其时间步 t 的特征与其时间上的邻居节点在时间步 t-1 的特征进行聚合。类似于 GCN，可以使用邻居节点的均值、最大值或拼接等操作。
4. 时间维度的卷积
将特征聚合后的结果与一个权重矩阵相乘，进行线性变换。这一步在时间维度上对节点特征进行卷积操作，以捕捉节点在时间上的演化信息。
5. 非线性激活
对线性变换后的结果应用非线性激活函数，如 ReLU。
资源内容
本资源文件包含了以下内容：
- TGCN 的基本概念和原理
- TGCN 的实现步骤详解
- 相关图表和示例
通过本资源文件，您将能够深入了解 TGCN 的工作原理，并掌握其在时序图数据处理中的应用。
使用说明
请下载并打开资源文件，按照其中的步骤和示例进行学习和实践。希望本资源能够帮助您更好地理解和应用 TGCN 模型。
注意：本资源仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。