大脑可以表示为一个时间图，其中节点是大脑图谱定义的空间分布的感兴趣区域 (ROI)。边缘由应用于 fMRI 数据的动态功能连接 (dFC) 测量确定。新兴研究表明，ROI 群落的时间动态是了解大脑功能和功能障碍的有用生物标志物。现有方法大多数都受到假设静态连接的限制，或者难以扩展到许多受试者，或者是监督的（Ting 等人，2020 年；Gadgil 等人，2020 年）。基于这些限制，我们提出了一种无监督时间图深度生成模型 (TG-DGM)，用于从 fMRI 数据中学习大脑活动的动态群落。我们的模型受到图动态嵌入 (GRADE) 的启发（Spasov 等人，2020 年）。具体来说，我们通过引入多图学习和主题嵌入来扩展 GRADE，使其能够量化特定主题对社区成员和动态的影响。我们证明我们的方法可以学习高质量的表示，并且考虑到时间动态可以提高生物性别分类任务的性能。可能的应用包括使用嵌入来发现新的患者类别，以及识别 ROI 的新功能网络（即集群）。