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实体 multi-label node classification

multi-label node classification

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  1. TOOL · CL_121082 ·

    新模型LIP增强图上的多标签节点分类

    研究人员开发了一种名为标签影响传播(LIP)的新模型,以改进图上的多标签节点分类。LIP将图神经网络中的消息传递过程分解为传播和转换操作,从而能够详细分析标签影响相关性。通过构建标签影响图并传播高阶影响,LIP动态调整学习过程,以放大积极的标签贡献并减轻消极的贡献。在基准数据集上的评估表明,LIP的性能始终优于最先进的方法。