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基于超邻接图的异质信息网络表征学习

杨彬 王轶彤

计算机工程2023,Vol.49Issue(10):13-21,9.
计算机工程2023,Vol.49Issue(10):13-21,9.DOI:10.19678/j.issn.1000-3428.0065807

基于超邻接图的异质信息网络表征学习

Representation Learning in Heterogeneous Information Network Based on Hyper Adjacency Graph

杨彬 1王轶彤1

作者信息

  • 1. 复旦大学 软件学院,上海 200433
  • 折叠

摘要

关键词

异质信息网络/元路径/邻域聚合/表征学习/图卷积

Key words

Heterogeneous Information Network(HIN)/meta-path/neighborhood aggregation/representation learning/graph convolution

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨彬,王轶彤..基于超邻接图的异质信息网络表征学习[J].计算机工程,2023,49(10):13-21,9.

基金项目

国家重点研发计划重点专项(2020YFC2008400). (2020YFC2008400)

计算机工程

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3428

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