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Latent Sociability Prior

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  1. TOOL · CL_294418 ·

    新的图扩散方法增强了节点异质性和结构

    研究人员开发了一种新的离散图生成方法,该方法解决了现有扩散模型的局限性。这些模型通常通过独立的边更新来破坏图结构,导致终端先验为 Erdős--Rényi (E-R) 随机图。这个根本性问题阻碍了图神经网络 (GNN) 有效去噪和恢复有意义的节点异质性和高阶结构的能力,尤其是在没有节点特征的情况下。提出的解决方案引入了潜在社交先验 (LSP) 和联合扩散过程,该过程同时演化潜在节点社交变量和图结构。这种方法消除了边缘独立性,同时保持了…