随着时间的推移,从汽车、制药到电子商务和银行,大型网络数据已经在大多数行业中无处不在。尽管最近做出了一些努力,但以有效和可扩展的方式在不断变化的数据上使用时间图神经网络仍然是一项挑战。本次演讲展示了euroanova的研究轨迹之一。我们提供了直接适用于实际用例的相关持续学习方法的概述。由于可解释性已成为值得信赖的AI的核心要素,我们引入了最先进的方法,用于解释节点、链接或图级预测。

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