本次报告围绕动态图神经网络的最新研究进展展开，重点探讨其在处理时序图数据中的关键技术与应用。报告首先介绍了动态图的结构特性与建模挑战，随后系统分析了主流动态图神经网络架构的设计思想，结合具体算法讨论了动态图神经网络在节点分类、链接预测等任务中的优势。最后，对当前研究的局限性（如计算效率、长程依赖建模）和未来方向进行了展望。
动态异质图神经网络-杨景然原创文章，作者：BFS，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/07/10/%e5%8a%a8%e6%80%81%e5%bc%82%e8%b4%a8%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c/