動的ノード分類

動的ノードの分類は、時間的なグラフ上で行われるグラフ学習タスクで、ノードの進化する特性と構造情報をリアルタイムで分類することを目的としています。このタスクでは、ノードの静的な属性だけでなく、異なる時間点でのノードの状態変化にも重点を置きます。これにより、分類の精度とタイムリーさが向上します。動的ノード分類は、ソーシャルネットワーク分析、金融取引監視、疾病の広がり予測など、さまざまな分野で重要な応用価値を持っています。