本文介绍了启动器的下载方式、启动器如何登陆并且列举了登陆过程中可能遇到的两个问题，最后分享了方块宝可梦的整合包并说明了宝可梦的刷新机制。

本博文主要讨论使用T-GNN的交通流量预测任务。首先，我们研究了PeMS-M数据集，并将其从表格数据转换为具有时间信号的静态图形数据集。在实践中，我们基于输入距离矩阵创建了一个加权邻接矩阵，并将交通速度转换为时间序列。最后，我们实现了一个A3T-GCN模型，这是一个为交通预测而设计的T-GNN模型。我们将结果与两条基线进行了比较，并验证了我们的模型所做的预测。

本文介绍了GraphSAGE框架及其两个组成部分——邻接节点采样算法和三个聚合算子。邻接节点采样是GraphSAGE在短时间内处理大型图的核心。它还负责归纳设置，这允许它将预测推广到看不见的节点和图。我们在PubMed上测试了一种转换情况，并在PPI数据集上测试了一种感应情况，以执行一种新的任务-多标签分类。虽然不如GCN或GAT准确，但GraphSAGE是处理大量数据的流行且高效的框架。

在本章中，我们探索了一个新的链接预测任务。我们通过介绍启发式和矩阵分解技术对这一领域进行了概述。启发式算法可以根据它们考虑的$k$跳邻居进行分类——从具有1跳邻居的局部算法到具有整个图的知识的全局算法。相反，矩阵分解使用节点嵌入近似邻接矩阵。我们还解释了该技术如何与前面描述的算法相关联章节（DeepWalk 和 Node2Vec）。