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Progressive alternating attribute-Structure optimization for multiplex heterogeneous graphs
DOI:10.1016/j.eswa.2026.131495.png)
摘要
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• 提出了一种用于结构精炼和属性补全的交替框架。
• 提出了由属性相似性引导的动态结构学习方法。
• 设计了一种具有可学习跳数特定权重的多跳属性补全方案。
• 采用渐进式交替训练策略,以稳定两种视图的协同优化。
• 在四个真实异构图数据集上取得了当前最优的结果。
Keyword:
attribute completion
structure refinement
heterogeneous graphs
multi-hop scheme
alternating optimization
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W

