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在线动态图学习方法.docx
资料介绍
在线动态图学习方法
一、动态图与在线动态图学习概述
动态图是相对于静态图而言的图结构数据，静态图的节点和边是固定不变的，而动态图的节点、边会随时间不断发生新增、删除、属性变更等变化，这类数据广泛存在于现实场景中：社交网络中用户持续添加好友、产生新互动，电商平台中用户不断产生新的购买、点击行为，交通网络中车辆实时移动带来路网流量变化，通信网络中新用户不断加入、连接关系持续调整。
传统的图学习方法大多针对静态图设计，无法适应动态图持续变化的特性，如果每次图结构更新后都重新对整个图进行训练，不仅会带来极高的计算成本和时间开销，也无法满足现实场景中对模型实时更新、实时推理的需求。在线动态图学习就是为了解决这一问题产生的，它指模型能够在动态图结构随时间不断变化的过程中，逐次接收新增的图结构变化数据，无需对历史全量数据重新训练，持续对模型参数进行增量更新，同时保持模型对动态图整体结构信息与演化规律的学习能力，最终在降低计算开销的同时保证模型性能。
二、在线动态图学习的核心挑战
在线动态图学习相比静态图学习和离线动态图学习，需要应对多个独特挑战：
1. 概念漂移问题：动态图的结构分布、节点/边的特征分布会随时间不断变化，也就是产生概念漂移，模型需要能够自适应这种变化，同时避免遗忘已经学习到的历史有效知识，也就是要解决“灾难性遗忘”问题。
2. 效率约束：在线场景要求模型每一次接收到新的图更新数据后，能够快速完成参数更新，更新的时间和空间复杂度不能随着图规模增长而无限制上升，必须保证增量更新的效率满足实时性要求。
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