面向大規(guī)模數據的高效超圖神經網絡

摘要： 高階關聯廣泛存在于現實世界中,如社交網絡、生物網絡、交通網絡等,建模及優(yōu)化高階關聯對于網絡屬性研究和演化趨勢預測具有重要意義.超圖是一種靈活的數據結構,能夠自然地建模高階關聯.近年來,隨著深度學習的發(fā)展,基于超圖建模的超圖神經網絡被廣泛應用于面向高階關聯的表示學習.然而,現有的超圖神經網絡均基于直推學習范式,雖然在小規(guī)模超圖數據集上取得了不錯的效果,但難以應用到大規(guī)模數據上,限... （共19頁）