この論文では、不完全なノードを持つグラフ内の噂源検出に新しい課題を提起し、この問題に対処するための新しいフレームワークであるGIN-SDを提案しています。GIN-SDは、位置情報エンコーディングと注意深い融合を使用して不完全なノードを区別し、情報伝達能力が高いノードに焦点を当てる自己注意メカニズムを採用しています。さらに、予測バイアスに対処するためのクラスバランシングメカニズムも導入されています。実験結果は、提案手法の有効性と優越性を検証しています。
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תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Le Cheng,Pei... ב- arxiv.org 03-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.00014.pdfשאלות מעמיקות