分槽聚合元路径信息的异质网络图对比学习方法

计算机应用研究页数： 9 2025-06-17

摘要：异质信息网络中由于节点类型各异，邻居信息在聚合前需投影到相同特征空间，这易导致语义混淆；同时，节点特征学习过程常面临局部拓扑结构特征与全局语义信息难以有效融合的问题。为此，提出一种分槽聚合元路径信息的异质网络图对比学习(stack-based metapath aggregation graph contrastive learning, S-MACon)方法。该方法基于元路径... （共9页）

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