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实体 Xinyue Hu

Xinyue Hu

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  1. RESEARCH · CL_21998 ·

    新研究通过多样性曲线、安全基准和解耦模型推进图表示学习

    研究人员为图表示学习(GRL)引入了几种新方法。一种方法“多样性曲线”(Diversity Curves)跟踪图粗化级别的结构多样性,以创建可比较的嵌入。另一种方法“DiGGR”通过学习潜在因子来指导掩码建模,专注于解耦生成图表示学习。此外,“GraphVec”使用谱特征和GIN-Graph Transformer骨干网络将多样化的图向量化为可迁移的嵌入。另一篇论文还提出了“GRL-Safety”,这是一个多轴基准,用于评估GRL方法…