Link prediction on latent heterogeneous graphs

On graph data, the multitude of node or edge types gives rise to heterogeneous information networks (HINs). To preserve the heterogeneous semantics on HINs, the rich node/edge types become a cornerstone of HIN representation learning. However, in real-world scenarios, type information is often noisy...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: NGUYEN, Trung Kien, LIU, Zemin, FANG, Yuan
التنسيق: text
اللغة:English
منشور في: Institutional Knowledge at Singapore Management University 2023
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/8190
https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/9193/viewcontent/3543507.3583284_pvoa_cc_by.pdf
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!