本文提出了一个名为TagGen的端到端深度生成框架。通过一种新的采样策略，用于结合从时间网络中提取的结构和时间上下文信息。在此基础上，TagGen参数化了一个双级自注意力层以及一系列局部操作，以生成临时随机游走。最后，判别器选择在输入数据中可信的生成的时间随机游走，并将其输入到组装模块中生成时间网络。在7个真实数据集上的实验结果表明

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