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“基于动态异构信息网络的时序关系预测”这一主题所涉及的知识点可能包括以下几个方面：
1. 动态信息网络（Dynamic Information Networks）
动态信息网络指的是随着时间变化，网络的节点和边的特征也会发生变化的网络。在这个网络中，节点可以代表个体、实体或组织，边则可以代表这些节点间的关系。这种网络的特点是具有时间动态性，即网络结构不是静态不变的，而是在时间轴上不断演化的。
2. 异构信息网络（Heterogeneous Information Networks）
异构信息网络是指网络中包含了不同类型和属性的节点和边。例如，在社交网络中，节点可能包括用户、地点、事件等，而边可能是朋友关系、地点访问关系、事件参与关系等。异构网络的研究主要是为了处理不同类型的数据和关系，以便更好地分析和挖掘网络中的信息。
3. 时序关系预测（Temporal Relationship Prediction）
时序关系预测关注的是网络中不同事件或实体之间关系随时间变化的规律。在信息网络分析中，这种预测能够帮助我们识别趋势、模式或者未来可能发生的事件。时序预测是数据挖掘、机器学习、模式识别等领域的热点研究问题之一，其应用场景包括金融市场分析、社交网络行为预测、疾病传播趋势分析等。
4. 网络分析方法（Network Analysis Methods）
网络分析方法涉及对复杂网络结构的理解和分析，包括网络的拓扑结构、节点重要性（如度中心性、介数中心性）、社区结构识别、网络可视化等。研究者使用这些方法来分析网络的性质和动态变化，以挖掘潜在的有价值信息。
5. 计算模型与算法（Computational Models and Algorithms）
为了从动态异构信息网络中预测时序关系，研究者需要开发相应的计算模型和算法，如时间序列分析、图神经网络（GNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）等。这些模型和算法能够帮助处理和分析大规模网络数据，并识别网络中的时序模式和关系变化。
由于没有具体的内容可参考，以上知识点是基于标题“基于动态异构信息网络的时序关系预测”进行的一般性解释和扩展。这些内容通常会在一篇研究论文中被详细阐述和讨论。如果需要构建具体的知识点，我们通常需要访问论文的全文来获取详细的理论、方法和实验结果。
