Louis Tichelman

Wander：一种统一的图基础模型，用于跨任务和跨模态学习

研究人员推出了一种名为“Wander”的新型图基础模型，旨在实现跨不同图模态、特征空间、关系模式和预测任务的泛化。与先前仅限于特定图类型或任务的方法不同，Wander 使用基于随机游走（random walks）的统一接口。这使得单个预训练模型能够有效地处理同质图和多关系图，即使在特征和标签各不相同的情况下也能如此。实证表明，Wander 在节点分类、同质链接预测和知识图谱链接预测方面取得了最先进或极具竞争力的结果，展示了其在不同环境…