用于动态图的即时图形神经网络

即时图形神经网络（Real-time Graph Neural Networks）是一种用于处理动态图的图神经网络。它可以通过实时更新图结构和节点特征来适应动态图的变化。在即时图形神经网络中，信息传播和节点更新是根据图的演化过程进行的，从而捕捉到图的时空特性。这种网络结构可以用于模拟和预测动态社交网络、时空推荐系统等领域中的变化和演化。通过对实时图的建模和学习，即时图形神经网络能够提供对动态图中节点之间关系的深入理解和预测能力。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图神经网络 | BrainGNN: 用于功能磁共振成像分析的可解释性脑图神经网络](https://blog.csdn.net/zyb228107/article/details/113533359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]