Das Paper stellt NCPNET vor, das conformal prediction auf zeitliche Graphen anwendet. Dabei wird ein diffusionsbasierter Non-Konformitäts-Score mit effizienzbewusster Optimierung kombiniert, um zuverlässige Vorhersagen auf dynamischen Graphstrukturen zu ermöglichen.
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