动态图回声状态网络

动态时序图表示实体间不断演化关系，例如社交网络用户间的交互或感染传播。我们提出了图回声状态网络的扩展，用于高效处理动态时序图，给出了其回声状态性质的充分条件，并对储备池布局的影响进行了实验分析。与需要保存顶点交互完整历史的时序图核不同，我们的模型为动态图提供了一种向量编码，该编码在每个时间步更新且无需训练。实验表明，在十二个传播过程分类任务上，其精度与近似时序图核相当。