MSEGCN 基于图神经网络(GNN) 模型：事件模式识别与群体性事件预测

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本文详细介绍了MSEGCN（Multi-Scale Edge-Graph Convolutional Networks）模型，该模型利用图神经网络（GNN）进行事件模式识别和群体事件预测。MSEGCN通过多尺度边-图卷积操作捕捉复杂网络中的节点依赖关系，解决了传统方法在复杂网络中的局限。文章涵盖模型的介绍、网络嵌入、训练和推断，以及预测方法GAED（Graph Adversarial Autoencoder）。此外，还探讨了模型的实际应用、未来发展趋势和挑战。

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MSEGCN 基于图神经网络(GNN) 模型

作者：禅与计算机程序设计艺术

随着2020年新型冠状病毒疫情的爆发，全球范围内已经引发了百万级、千万级的社会经济影响，从最严重到最普遍的无端抗议和冲突持续发生，世界各国纷纷成为“疫情第一”的焦点。其中在中国，因新冠肺炎疫情影响，全国各地相继出现了反弹、崩溃、再现的局面。针对这种局面，当前人们普遍关心的问题便是，究竟谁才是导致“暴风雨”的“罪魁祸首”，并且在其内部究竟有何种潜在因素，从而找到解决方法。本文将围绕这一主题进行研究，力争通过对人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的最新技术和应用的探索，在科技创新驱动下找出真正的“罪魁祸首”。

“暴风雨”这个词语首先源于北风，意指强大的飓风席卷而来，狂怒异常，如同弥漫在整个大地之中。由于时空距离限制，“暴风雨”不宜在多数人的视野内直接看清。因此，“暴风雨”这个词语常被用于描绘当代社会各个层面的冲突事件。“暴风雨”事件一般由以下几个关键词组成：