我们介绍了de bruijn图神经网络（DBGNNS），这是一种新颖的时间感知图神经网络体系结构，用于动态图上的时间分辨数据。我们的方法解释了动态图的因果拓扑中展开的时间流行模式，该模式由因果步行确定，即节点可以随着时间的时间影响彼此的链接序列。我们的架构建立在多层de bruijn图的多层上，这是一个迭代的线图结构，其中d de bruijn图中的节点k表示长度k-1的步行，而边缘则表示长度k的步行。我们开发了一个图形神经网络体系结构，该架构利用de bruijn图来实现遵循非马克维亚动力学的消息传递方案，该方案使我们能够在动态图的因果拓扑中学习模式。解决de bruijn图形不同订单k的问题可用于建模相同的数据集，我们进一步应用统计模型选择以确定用于消息传递的最佳图形拓扑。合成和经验数据集的评估表明，DBGNN可以利用动态图中的时间模式，从而大大改善了监督节点分类任务中的性能。