GIDN：一种用于高效链接预测的轻量图初始扩散网络
机器学习
2024-04-03 v3 社会与信息网络
摘要
本文提出一种图初始扩散网络（GIDN）模型。该模型在不同特征空间上推广图扩散，并使用初始（inception）模块以避免复杂网络结构引起的大量计算。我们在Open Graph Benchmark（OGB）数据集上评估GIDN模型，在ogbl-collab数据集上相较AGDN取得了11%更高的性能。
引用
@article{arxiv.2210.01301,
title = {GIDN: A Lightweight Graph Inception Diffusion Network for High-efficient Link Prediction},
author = {Zixiao Wang and Yuluo Guo and Jin Zhao and Yu Zhang and Hui Yu and Xiaofei Liao and Biao Wang and Ting Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.01301},
year = {2024}
}