研究人员推出了面向传播的缩减基准测试(SORB),这是一个开源框架,旨在评估影响力最大化(IM)模型。SORB将图缩减技术直接整合到评估过程中,从而能够更全面地评估各种真实网络类型和任务设置下的IM算法。使用SORB进行的初步研究表明,图缩减的有效性高度依赖于网络结构和特定的下游任务,稀疏化对单层网络有益,但在展平的多层网络上会导致性能下降。 AI
排序理由 该集群包含一篇学术论文,介绍了一种用于多关系网络中图缩减的新基准测试和评估框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
- graph reduction
- Hugging Face
- influence maximisation
- multilayer networks
- multirelational networks
- single-layer networks
- Spreading-Oriented Reduction Benchmark
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