最近从静态图中学习了最近的成功，但是尽管存在普遍存在，但从时间不断发展的图表中学习仍然具有挑战性。我们为特定于动态图的链接预测设计了新的，更严格的评估程序，这些预测反映了现实世界的考虑，并且可以更好地比较不同的方法的优势和劣势。特别是，我们创建了两种可视化技术，以了解随着时间的推移的重复图案。他们表明，以后的时间步骤重复了许多边缘。因此，我们提出了一个称为EdgeBank的纯记忆基线。它在多个设置中实现了令人惊讶的强劲性能，部分原因是当前评估设置中使用的简单负面边缘。因此，我们引入了另外两种具有挑战性的负面抽样策略，可以改善鲁棒性，并可以更好地匹配现实世界的应用程序。最后，我们从当前基准中缺少各种域中介绍了五个新的动态图数据集，从而为未来的研究提供了新的挑战和机会。
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