GIDN：高効率なリンク予測を実現する軽量グラフインセプション拡散ネットワーク

本稿では、グラフインセプション拡散ネットワーク（Graph Inception Diffusion Networks; GIDN）モデルを提案する。本モデルは、異なる特徴空間におけるグラフ拡散を一般化し、インセプションモジュールを用いることで、複雑なネットワーク構造に起因する膨大な計算負荷を回避する。提案モデルはOpen Graph Benchmark（OGB）データセット上で評価され、ogbl-collabデータセットにおいてAGDNよりも11%高い性能を達成した。