属性付き時系列グラフを対象とした属性予測やリンク予測等の予測タスクでは，個々の予測タスク間の依存関係を考慮しておらず，独立した問題として取り組まれている．本稿では属性付き時系列グラフに対してノード集合，リンク集合，ノード属性が互いに影響し合うことを仮定し，それら全てを同時に予測する問題に取り組む．この問題を解くための新たなグラフ予測技術として，個々の予測結果の相互作用を活用可能な反復機構を提案する．反復機構では予測結果を繰り返し利用することで精度の向上が可能である．実験では実世界のデータセットを用いて反復機構の有効性を示し，ノード予測，リンク予測，属性予測の全てにおいて高精度な予測結果を得られることを示す．