多双曲空间传递图解耦表示学习

智能系统学报页数： 13 2025-06-23

摘要：现有的图表示学习中存在两个问题,一是缺乏对细粒度邻域建模的考量,忽略了邻域节点间纠缠的多重语义;二是图表示学习的空间度量问题,欧氏空间并非是度量节点表示的最优选择。为解决上述问题,提出一种多双曲空间下表征传递预测的全新架构,实现多双曲空间度量下的图解耦表示学习。在该架构下,通过节点表征将原始拓扑结构映射至双曲空间,获得双曲空间下的多分辨率传递矩阵。进一步地,基于混合专家结构设计... （共13页）

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