EdgeReMIND：可扩展的时序多关系链路预测基线
原文标题：EdgeReMIND: A Scalable, Top-Ranked Memorization Baseline for Temporal Multi-Relational Link Prediction
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针对TGB 2.0基准中三个最大数据集上现有嵌入方法普遍内存溢出或超时的问题，论文提出EdgeReMIND。该线性记忆模型通过数据校准特征上的可学习关系权重，在八个数据集中六个取得最高测试MRR，且是唯一能在全部数据集上运行的关系感知方法，成为实用的SOTA基线。
- 问题
- TGB 2.0最大三个数据集上现有嵌入方法全部内存溢出或超时，无法用于真实规模图。
- 方法
- 线性记忆模型，在数据校准特征上学习逐关系权重，避免嵌入带来的规模瓶颈。
- 结果
- 在八个TGB 2.0数据集中六个取得最高测试MRR，且是唯一能在全部数据集运行的关系感知方法。
- 影响
- 为时序多关系链路预测提供可直接部署的SOTA基线，解决真实规模下的可运行性问题。
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