超级会员免费看
MAGNN是一种用于异质图嵌入的图神经网络模型，旨在捕获异构图的结构和语义信息。它通过元路径内部聚合和元路径间聚合，结合节点内容转换，解决了现有方法忽略节点内容、忽视元路径内部节点和仅依赖单一元路径的问题。实验表明，MAGNN在节点分类、节点聚类和链路预测任务上表现出优越的性能。
MAGNN: Metapath Aggregated Graph Neural Network for Heterogeneous Graph Embedding
用于异质图嵌入的元路径聚合图神经网络:MAGNN
论文题目：MAGNN: Metapath Aggregated Graph Neural Network for Heterogeneous Graph Embedding
论文来源：WWW 2020
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.01680.pdf
代码链接：https://github.com/cynricfu/MAGNN
关键词：神经网络，表示学习，社交网络，异质图，Attention
摘要
Heterogeneous graph embedding is to embed rich structural and semantic informati
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
