研究人员开发了FROG，一个用于关系深度学习（RDL）的新型框架，它解决了关系数据库建模中固定图结构的局限性。FROG引入了一种可学习的图结构学习方法，允许表在消息传递机制中动态地作为节点和边做出贡献。该框架能够联合优化图结构和GNN表示，并纳入函数依赖约束以保持语义一致性。实验表明，FROG优于现有方法，并能深入了解表角色如何影响下游任务。 AI
影响 引入了一种用于关系深度学习中学习图结构的新方法，有望提高涉及关系数据库的任务的性能。
排序理由 该集群描述了一篇介绍关系深度学习新颖框架的新研究论文。
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Relational prediction tasks are fundamental in many real-world applications, where data are naturally stored in relational databases (RDBs). Relational Deep Learning (RDL) addresses this problem by modeling RDBs as graphs and applying graph neural networks (GNNs) for end-to-end l…
Relational prediction tasks are fundamental in many real-world applications, where data are naturally stored in relational databases (RDBs). Relational Deep Learning (RDL) addresses this problem by modeling RDBs as graphs and applying graph neural networks (GNNs) for end-to-end l…