研究人员开发了一个名为有影响力图神经网络预测器 (IGNP) 的新框架，用于多关系图的链接预测。该方法将节点对之间的关系建模为影响传播，扩展了易感-感染-康复 (SIR) 流行病模型以捕捉大规模影响。该框架通过虚拟边压缩子图以降低计算负载，并在真实数据集上展示了优于现有基线模型的性能。 AI
影响 这项研究可以提高复杂网络中链接预测的准确性，有利于社交网络分析和知识图谱补全等应用。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍多关系图链接预测新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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