图适应性与可扩展性学习的核心知识学习框架

提出了一种名为 CoCoGRL 的新方法，旨在解决图形神经网络在图形分类、无监督学习和领域适应中的标记成本问题。

该方法使用图形结构在多个视图上进行对比学习，提升了领域适应和知识图谱构建的准确度和可解释性。

引入了一种新的迭代训练策略，促进领域特定命名实体和三元组的发现和抽取。

基于知识蒸馏的框架利用参数化标签传播和特征转换模块，构建简单的学生模型，提升了准确度和可解释性。

提出了一种基于知识图谱的多源领域适应框架，促进语义相邻表示之间的信息传播。

KGNN 框架结合 GNN 编码器和知识感知解码器，展示了在链接预测和三元组分类任务上的有效性和可扩展性。

AdaGCN 框架在标签数据不足的情况下，成功传输类信息，验证了其在源目标领域差异显著时的有效性。

提出的关系感知自适应模型在多个数据集上相对于现有方法提高了准确度。

基于多尺度图框架的知识蒸馏方法，能够适应同构和异构图，保持高推理速度并提升学习精度。