展开你的眼睛：视觉提升链路预测中基于消息传递的图神经网络
计算机视觉与模式识别
2025-06-09 v3 人工智能
机器学习
摘要
基于消息传递的图神经网络（MPNN）和结构特征（SFs）是链路预测任务的基石。然而，作为一种常见且直观的理解方式，视觉感知在 MPNN 社区中尚未得到充分关注。首次，我们提出一种有效框架 Graph Vision Network（GVN），并为更高效的变体 E-GVN，为 MPNN 注入视觉结构意识。广泛的实证结果表明，随着所提框架，GVN 在包括七个具有挑战性的大规模图数据集上均能获得视觉增强带来的持续性收益。此改进与现有最先进（SOTA）方法兼容，GVN 实现了新的 SOTA 结果，进一步凸显了链路预测的新兴方向。
引用
@article{arxiv.2505.08266,
title = {Open Your Eyes: Vision Enhances Message Passing Neural Networks in Link Prediction},
author = {Yanbin Wei and Xuehao Wang and Zhan Zhuang and Yang Chen and Shuhao Chen and Yulong Zhang and Yu Zhang and James Kwok},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.08266},
year = {2025}
}
备注
ICML 2025