Bilateral Trade Flow Prediction by Gravity-informed Graph Auto-encoder
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摘要
本文提出了一种受引力模型启发的图自动编码器（GGAE），将国际贸易引力模型中的贸易额预测问题重新表述为图神经网络（GNN）中的边权重预测问题，并通过GGAE及其代理模型实现了更复杂贸易关系考虑下的贸易额预测，实验证明该方法优于传统引力模型 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
