Strukturelle Merkmalskorrelation

Die Aufgabe der Strukturmerkmalsrelevanzvorhersage besteht darin, die Ausdrucksstärke von Graph Neural Networks (GNNs) zu nutzen, um die Beziehungen zwischen verschiedenen strukturellen Merkmalen der Knoten in einem Graphen zu analysieren und vorherzusagen. Das Ziel ist es, verborgene strukturelle Muster und Abhängigkeiten durch das Lernen sowohl lokaler als auch globaler struktureller Informationen der Knoten aufzudecken, um das Verständnis und die Modellierungsgenauigkeit komplexer Netzstrukturen zu verbessern. In praktischen Anwendungen hat diese Aufgabe einen erheblichen Wert für die Analyse sozialer Netzwerke, Bioinformatik, Empfehlungssysteme und andere Bereiche, da sie Forschern und Ingenieuren helfen kann, wichtige strukturelle Merkmale und ihre gegenseitigen Einflüsse innerhalb von Netzwerken genauer zu erfassen.