2025-05-09 21:39:37 +08:00
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流量单位时间内的流量
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2025-04-29 18:12:50 +08:00
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若有中心服务器，可以保存全局0/1邻接矩阵A+带权邻接矩阵+特征矩阵H，周围节点通信一次即可获取全局信息
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无中心服务器，每个节点可以获取0/1邻接矩阵A+带权邻接矩阵
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实时重构出邻接矩阵a和权重矩阵 是否有帮助？ 带权邻接矩阵-》特征矩阵？ TGAT或EvolveGCN进行推理？
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带权邻接矩阵仅作为边特征，特征矩阵？
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社交网络中邻居关系，节点特征是不断变化的，可以利用TGAT或EvolveGCN进行预测，那么就要用已有训练集。但是不适合仿真使用，仿真是基于节点移动模型的。
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关键假设：假设历史真实数据已知 可以拟合 二次函数 当作当前的测量值 因为我们要做实时估计 可能来不及获取实时值 但可以拟合过去的
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或者直接谱分解上一个时刻重构的矩阵，得到特征值和特征向量序列 加上随机扰动作为观测输入
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证明特征值稳定性： 网络平均度+高飞证明+gpt+实验。
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2025-06-26 15:32:07 +08:00
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特征值误差分析（方差）直接看李振河的，滤波误差看郭款
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2025-05-09 21:39:37 +08:00
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