Jan, 2022
SMGRL: 可扩展的多分辨率图表示学习
SMGRL: Scalable Multi-resolution Graph Representation Learning
Reza Namazi, Elahe Ghalebi, Sinead Williamson, Hamidreza Mahyar
TL;DR我们提出了一个可应用于任何现有 GCN 模型的可扩展多分辨率图表示学习 (SMGRL) 框架,通过学习多分辨率节点嵌入有效地捕获长和短距离依赖,并将其聚合以产生捕获高质量节点嵌入的优化算法,同时提高分类准确度,而不会产生高计算成本。