시간에 따른 그래프 신경망(TGNNs)은 시간에 따른 그래프의 구조를 모델링하고 예측하는 데 주목받고 있지만, 기존 TGNNs는 주로 쌍방향 상호작용에 초점을 맞추고 실제 시간에 따른 그래프에서 링크 형성 및 진화에 필수적인 고차원 구조를 간과합니다. 또한, 이러한 모델들은 효율성 병목 현상으로 인해 표현력이 제한됩니다. 본 논문에서는 고차원 구조 시간 그래프 신경망(HTGN)을 제안하여 하이퍼그래프 표현을 시간 그래프 학습에 통합합니다. 특히, 기저 고차원 구조를 식별하는 알고리즘을 개발하여 그룹 상호작용을 포착하는 모델의 능력을 향상시킵니다. 또한, 여러 가지 에지 특징을 하이퍼에지 표현으로 집계하여 HTGN은 학습 중 메모리 비용을 효과적으로 줄입니다. 본 연구는 이 방법의 향상된 표현력을 이론적으로 증명하고 다양한 실제 시간에 따른 그래프에 대한 광범위한 실험을 통해 효과와 효율성을 검증합니다. 실험 결과, HTGN은 동적 링크 예측에서 우수한 성능을 달성하는 동시에 기존 방법에 비해 메모리 비용을 최대 50%까지 줄입니다.
