在动态复杂网络中通过稳定门式模型与强化学习进行稳健的时间链接预测

概括

我们介绍了一个强大的时间链接预测架构 (SAGE-RL),可以克服对抗性攻击,并适应不断变化的网络模式. 这种方法提高了动态复杂网络中的预测准确性和稳定性.