link prediction tasks | BriefGPT

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一种关系交互式的超关系知识图中信息传递方法
本文提出了一种基于消息传递的具有全局关系结构感知能力的图编码器 ReSaE，用于超关系知识图谱的编码，并能够在下游链接预测任务中提供更强的性能。实验证明，ReSaE 在多个链接预测基准上实现了最先进的性能，并分析了不同模型结构对模型性能的影
PDF4 months ago
基于图神经网络的链路预测任务的后门攻击
本文介绍了一种基于图神经网络的链接预测任务中的后门攻击方法，并揭示了 GNN 模型中存在的安全漏洞，当触发器出现时，后门将被嵌入 GNN 模型中，导致模型错误地预测未连接的两个节点之间存在链接关系。
PDF6 months ago
MSGNN: 基于新型磁性符号 Laplacian 的谱图神经网络
该研究介绍了一种名为磁签 Laplacian 的矩阵，作为有向网络的谱图神经网络（GNNs）的一种新颖有效的构建方式。实验证明，所提出的谱 GNN 可有效地结合了有向信息和签名信息，并在广泛的数据集上取得了领先的性能。
PDF2 years ago
在生物医学网络上的图嵌入：方法、应用和评估
本文选择 11 种代表性的图嵌入方法，对药物 - 疾病关联、药物 - 药物交互、蛋白质 - 蛋白质相互作用、医学术语语义分类和蛋白功能预测等 5 个生物医学任务的 3 种预测方法进行评估比较，并提出了挑选嵌入方法和设置超参数的普适指导原则。
PDF5 years ago
ICML非参数元数据相关联模型
介绍非参数元数据依赖关系（NMDR）模型，一种贝叶斯非参数随机块模型用于网络数据，通过学习回归模型，使每个节点上的实体可以在无限多个潜在社区中具有混合成员资格，并且可以依赖和预测任意节点元数据。使用有效的 MCMC 算法从部分观察的节点关系
PDF12 years ago