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Graph Signature Index

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  1. TOOL · CL_342059 ·

    New PRAT model learns indefinite metrics for heterophilic graphs

    研究人员开发了一种分析异质图的新方法。异质图的特点是边表示不相似性或结构排斥性。传统的图神经网络通常假设一个对异质图不适用的正定几何先验。为了解决这个问题，引入了一个新的度量——图签名指数（$s_{\mathcal{G}}$），用于衡量这些几何假设中的不匹配程度。在此基础上，提出了伪黎曼注意力网络（PRAT），它利用了一个可学习的、可以是无限的度量，使其能够更好地捕捉异质图中复杂的关联。PRAT在十五个节点分类基准测试中表现出具有竞争…