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# 派系追踪与群体演化

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  1. researchsquare.com

    邮件网络里的派系一个月就散掉六成:时序图神经网络追平“照搬上月值”,真正管用的是存活概率

    安然邮件网络被切成44个30天快照,最大派系按Jaccard一一匹配后,约六成在一个月后找不到对应群体,下一月张力对多数行没有定义。在24个滚动预测起点上,带残差输出、从“照搬上月值”起步的GCN、GraphSAGE式编码器和GCN+GRU,在存活派系上与照搬上月值等价,普通GCN更差,邻域与循环记忆没有可测增益。可部署设定下,把照搬值乘以简单风险模型的存活概率,误差降低约17%。

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