متعدد المهام من تلقائي الرسم البياني للترميز

نقوم بفحص مهامين أساسيتين مرتبطتين بتعلم تمثيل الرسوم البيانية: التنبؤ بالروابط تصنيف العقد. نقدم هندسة معمارية جديدة للترميز التلقائي قادرة على تعلم تمثيل مشترك للهيكل المحلي للرسم البياني والخصائص المتاحة للعقد لتعلم متعدد المهام دون إشراف للتنبؤ بالروابط وإشراف جزئي لتصنيف العقد بشكل متزامن. نموذجنا البسيط ولكنه فعال ومتنوع يتم تدريبه بكفاءة من البداية إلى النهاية في مرحلة واحدة، بينما تتطلب الطرق السابقة ذات الطبيعة العميقة لتمثيل الرسوم البيانية خطوات تدريب متعددة تكون صعبة التحسين. نقدم تقييمًا تجريبيًا لنموذجنا على خمسة مجموعات بيانات مرجعية ذات طابع علاقاتي وبنية رسومية، ونثبت وجود تحسن كبير على ثلاثة أسس قوية لتعلم تمثيل الرسوم البيانية. يمكن الوصول إلى الكود المرجعي والبيانات من خلال الرابط: https://github.com/vuptran/graph-representation-learning注释：在阿拉伯语中，“link prediction”被翻译为“التنبؤ بالروابط”，而“node classification”被翻译为“تصنيف العقد”。这些术语在科技文献中较为通用。其他专业术语也采用了通用的阿拉伯语译法。