图表示学习

基于对比学习的全局增强动态异质图神经网络
图神经网络由于其对图结构数据的强大表征能力近年来受到广泛关注.现有图神经网络方法主要建模静态同质图数据，然而现实世界复杂系统往往包含多类型动态演化的实体及关系，此类复杂系统更适合建模为动态异质图.目前，动态异质图表示学习方法主要集中于半监督学习范式，其存在监督信息昂贵和 …
Cite URL
基于对比学习的全局增强动态异质图神经网络
图神经网络由于其对图结构数据的强大表征能力近年来受到广泛关注.现有图神经网络方法主要建模静态同质图数据，然而现实世界复杂系统往往包含多类型动态演化的实体及关系，此类复杂系统更适合建模为动态异质图.目前，动态异质图表示学习方法主要集中于半监督学习范式，其存在监督信息昂贵和 …
Cite URL