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洞見 - 이종 그래프 임베딩
이종 다중 그래프 임베딩을 위한 2차 무작위 Bege임 샘플링: Het-node2vec
Het-node2vec은 node2vec 알고리즘을 확장하여 이종 그래프를 효과적으로 임베딩하고, 그래프의 구조적 및 의미적 특성을 모두 캡처하여 노드 레이블 및 에지 예측 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다.
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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