GCN-LSTM架构图

很抱歉，您提供的引用中没有GCN-LSTM架构图。但是，我可以为您提供一些关于GCN-LSTM模型的信息。

GCN-LSTM模型是一种用于动态网络链路预测的模型，它将图卷积网络（GCN）和长短期记忆网络（LSTM）结合起来。GCN用于捕捉节点的局部结构属性以及节点之间的关系，而LSTM则用于学习动态网络中所有快照的时间特征。

在GCN-LSTM模型中，每个图快照都被表示为一个图，其中节点表示网络中的实体，边表示实体之间的关系。GCN被应用于每个图快照，以捕捉节点的局部结构属性和节点之间的关系。然后，LSTM被用作主要框架，以学习动态网络中所有快照的时间特征。具体来说，LSTM被用于对每个图快照的特征进行编码，并将它们组合成一个时间序列。然后，LSTM学习这个时间序列的特征，以预测未来的网络链路。

由于GCN-LSTM模型结合了GCN和LSTM的优点，因此它在动态网络链路预测方面表现出色。它已经被广泛应用于社交网络、交通网络和生物网络等领域。