实体
Heterophilous Graphs
Heterophilous Graphs
PulseAugur coverage of Heterophilous Graphs — every cluster mentioning Heterophilous Graphs across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
1
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
1
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新的HeteGCD方法在异质图上推进类别发现
研究人员推出了一种用于异质图广义类别发现的新方法HeteGCD。该方法解决了在节点连接但属性不同或类别不同的图中识别已知类别和发现新类别的挑战。HeteGCD利用统计感知双原型学习，同时考察局部属性差异和邻域类别分布以提取判别性信息。该系统采用门控双流编码器学习节点表示，并使用双原型分类器进行类别发现，在异质图数据集上的表现与现有方法相比具有竞争力。
-
新型LCC分类器提升GNN在异质图上的性能
研究人员开发了一种名为标签上下文分类器（LCC）的新型分类器，以改进异质图中的节点分类。当前的图神经网络（GNN）在处理这类节点具有不同标签连接更紧密的异质图时面临挑战。LCC通过四种类型的游走生成标签上下文嵌入，捕捉高阶类标签连通性，从而解决这一问题。当与现有的GNN集成时，LCC在异质有向图上的性能优于最先进的方法。