Universal Link Prediction

新的AtlasULP框架增强了图学习中的通用链接预测

研究人员推出了一种名为AtlasULP的新型框架，旨在改进图学习中的通用链接预测。与依赖数据集特定方法或子图采样之前的研究不同，AtlasULP利用“关系图谱”来捕捉节点对之间全局和局部的结构关联。这种方法能够更全面地表征连通性信号，尤其是在需要长距离信息的领域。此外，AtlasULP还包含一个领域引导的提示模型，该模型生成自适应的提示令牌以进行上下文内预测，从而增强其在不同图领域中泛化的能力。