Learning Calibrated and Transferable Node-Level Infection Risk in Stochastic Epidemics on Complex Networks
이 논문은 파라미터 조건부 그래프 신경망이 다양한 네트워크 토폴로지에 걸쳐 보정되고 전이 가능한 노드 수준의 감염 위험을 학습하여 표적 개입을 효과적으로 안내할 수 있음을 입증하지만, 그 성능은 보지 못한 그래프에서의 상당한 구조적 이질성에 의해 제한됩니다.