Mar, 2025

HeGMN:用于学习图相似性的异构图匹配网络

TL;DR该研究解决了现有图相似性学习方法在处理异构图时性能下降的问题。提出的异构图匹配网络(HeGMN)通过引入两级匹配机制,采用异构图同构网络作为编码器,并结合图级和节点级匹配模块,显著提高了图相似性预测的准确性。实验结果表明,HeGMN在多个数据集上均展现出卓越的性能,为图相似性学习提供了新的方法。