基于 Transformer 在异构信息网络中利用潜在属性交互

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内容提要

该研究提出了一种拓扑引导的超图变换网络,通过学习图中高阶关系,将节点的拓扑和空间信息融入其表示,并提出了一种结构感知的自注意机制。实验证明,该模型在节点分类任务上表现优异。

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