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Andrea Ceni

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RESEARCH · CL_51060 · May 26 · 04:00

新的GNN方法通过序列建模增强图学习

研究人员开发了新的方法，通过整合现代序列建模的原理来改进图学习。一种方法MP-SSM将状态空间模型（SSM）计算直接嵌入消息传递神经网络框架中，能够对静态图和时间图进行高效且排列等变的远程信息传播。另一种方法SiST-GNN在单一消息传递操作中融合了空间和时间信号，用于动态图表示学习，在链接预测和节点分类任务上取得了显著的最新进展。