
GNN과 Transformer를 협력적으로 학습하여 지역 정보 집계 능력과 전역 정보 모델링 능력을 결합하고, 이를 통해 과도한 평활화 문제를 해결하면서도 다홉 이웃 정보를 효과적으로 캡처할 수 있는 자기지도 이종 그래프 표현 학습 방법을 제안한다.


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자기지도-이종-그래프-표현-학습을-위한-gnn-transformer-공동-대조-학습


자기지도 이종 그래프 표현 학습을 위한 GNN-Transformer 공동 대조 학습



LAMP는 다양한 메타 경로 부 그래프를 통합하여 안정적인 메타 경로 관점을 구축하고, 적대적 학습 전략을 통해 메타 경로 관점과 네트워크 스키마 관점 간의 차이를 극대화함으로써 의미 있는 정보를 효과적으로 추출합니다.



이기적 메타 경로 기반 적대적 대조 학습을 통한 이종 그래프의 효율적 처리 및 분석
