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基于图神经网络的异构图表示学习方法.pdf

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    摘要

    在现代数据科学中，图表示学习已经成为分析复杂关系和结构化数据的重

    要方法。异构图表示学习是图表示学习领域中的一个重要分支，它专注于处理

    包含多种类型节点和边的异构图数据。异构图中多种类型的节点和边增加了数

    据的复杂性。异构图表示学习的目标是将异构信息有效地嵌入到低维向量空间

    中，以便更好地捕捉不同类型实体之间的关系。本文借助图神经网络强大的表

    达能力，针对应用场景和训练模式的不同，提出了基于类型编码的半监督异构

    图表示学习方法，以及基于自适应对比学习的自监督异构图表示学习方法。具

    体工作如下：

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