优化高效知识图谱推理与Temporal

Source: Dev.to

挑战说明

设计一种时序图神经网络（T‑GNN）架构，能够在处理拥有数百万实体和关系的大规模知识图谱时，高效地融合边的时间关系。网络应优化一个损失函数，使其在预测时序边概率的准确性与推理计算效率之间取得平衡。

具体约束

• 知识图规模
  • 1000 万实体
  • 1 亿条边
  • 5000 万条时序关系（边的创建或更新的时间戳）
• 每个节点最多可拥有 50 条边，且节点和边的正则化程度各不相同。
• 模型推理时间必须 < 10 分钟，批量大小为 1024 个样本。
• 网络应捕获局部和全局图模式，以提升时序边预测的准确性。
• 使用 稀疏矩阵运算 与 图注意力网络（GAT） 的组合来优化计算和内存使用。

评估指标

• 时序边预测准确率（例如 AUC‑ROC）
• 模型推理时间（每个样本的毫秒数）
• 模型复杂度（参数数量和 FLOPS）
• 对图扰动的鲁棒性（例如节点/边的删除）

提交要求

• 提供基于主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）的 T‑GNN 实现。
• 包含清晰、可复现的实验设置，并报告上述性能指标。
• 准备讨论网络架构设计权衡以及评估策略。

提交截止日期： 2026 年 3 月 1 日。