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Información - 이종 그래프 표현 학습
이종형 이종 그래프 주의 신경망을 통한 효율적인 이종 그래프 표현 학습
이종 그래프의 계층적 구조와 멱함수 분포를 효과적으로 학습하기 위해 하이퍼볼릭 공간에서 메타패스 인스턴스 기반 이종 그래프 주의 신경망을 제안한다.
이종 그래프의 효율적인 표현 학습을 위한 다중 수준 프레임워크: HeteroMILE
HeteroMILE는 대규모 이종 그래프에서 효율적으로 노드 임베딩을 학습할 수 있는 일반화된 다중 수준 프레임워크이다. 기존 이종 그래프 임베딩 방법의 확장성 문제를 해결하기 위해 그래프 축소와 임베딩 정제 과정을 통해 계산 비용을 크게 줄이면서도 성능을 유지할 수 있다.
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