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GIDN: Ein leichtgewichtiger Graph-Inception-Diffusionsnetzwerk für eine hoch-effiziente Link-Vorhersage

Zixiao Wang Yuluo Guo Jin Zhao Yu Zhang Hui Yu Xiaofei Liao Biao Wang Ting Yu

Zusammenfassung

In diesem Paper stellen wir ein Graph Inception Diffusion Networks (GIDN)-Modell vor. Dieses Modell verallgemeinert die Graph-Diffusion in verschiedenen Merkmalsräumen und nutzt das Inception-Modul, um die durch komplexe Netzwerkstrukturen verursachten hohen Rechenkosten zu vermeiden. Wir evaluieren das GIDN-Modell auf den Open Graph Benchmark (OGB)-Datensätzen und erreichen eine um 11 % höhere Leistung als AGDN auf dem ogbl-collab-Datensatz.


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