이 논문은 비동질적 그래프에서 발생하는 이웃 패턴 분포 변화 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
적응형 이웃 전파(ANP) 모듈을 제안하여 비동질적 그래프의 적응형 이웃 정보를 포착한다. 이를 통해 이웃 패턴 분포 변화 문제를 완화할 수 있다.
불변 비동질적 그래프 학습(INHGL) 모듈을 제안하여 다양한 환경에서 불변 그래프 표현을 학습한다. 이를 통해 알 수 없는 분포 변화에 강건한 예측을 할 수 있다.
11개의 실제 비동질적 그래프 데이터셋에 대한 실험 결과, 제안한 INPL 프레임워크가 기존 방법들보다 우수한 성능을 보인다. 특히 이웃 패턴 분포 변화와 라벨 분포 변화 환경에서 강건한 성능을 보인다.
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