Rel-MOSS

新的Rel-MOSS方法解决了关系深度学习中的不平衡数据问题

研究人员推出了一种新颖的方法Rel-MOSS，用于解决关系数据库上关系深度学习中的类别不平衡问题。该方法旨在通过采用以关系为中心的合成过采样技术，防止少数实体被多数实体所掩盖。Rel-MOSS利用了关系门控控制器来调节邻域消息，并使用关系引导合成器在过采样过程中保持关系一致性。实验表明，Rel-MOSS在平衡准确率和G-Mean方面分别提高了高达2.46%和4.00%，优于最先进的方法。