Mar, 2025
通过数据生成过程视角进行异构图结构学习
Heterogeneous Graph Structure Learning through the Lens of
Data-generating Processes
TL;DR本文解决了从观察数据中推断异构图结构的问题,该结构在真实世界中普遍存在。研究提出了一种新的统计模型,即适用于异构图的隐马尔可夫网络(H2MN),并将异构图结构学习形式化为最大后验估计问题。实验表明,所提方法在边类型识别和边权恢复方面表现优异,展示了其在异构图学习中的重要价值。