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In-n-Out: 用于链接预测的图神经网络校准
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文评估了图神经网络（GNNs）在不同数据集上的校准效果，发现其在某些数据集上表现良好，但在其他数据集上存在偏差。提出了基于拓扑的后处理校准函数和新型转导式元学习框架等改进方法，实验结果表明这些方法在链接预测任务中具有更高的准确性和效率。
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关键要点
- 图神经网络（GNNs）在某些数据集上表现良好，但在其他数据集上存在重大偏差。
- 提出了一种基于拓扑的后处理校准函数CaGCN，能够提高自训练框架中的性能表现。
- 引入了Graph Extrapolation Networks（GEN）作为新型转导式元学习框架，提升小样本图数据链接预测的效果。
- 提出了以拓扑为中心的框架Gelato，训练和推断速度更快，精确度更高，适用于解决连接预测中的类别不平衡问题。
- 使用图论中的线图方法解决链路预测问题，实验结果显示在14个数据集上表现优异，训练效率更高。
- 研究了相似性和基于GNN的链接预测方法在同构图中的应用，评估不同方法的性能。
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延伸问答
图神经网络（GNNs）在链接预测中的表现如何？
图神经网络在某些数据集上表现良好，但在其他数据集上存在重大偏差。
CaGCN模型的主要特点是什么？
CaGCN是一种基于拓扑的后处理校准函数，能够提高自训练框架中的性能表现。
什么是Graph Extrapolation Networks（GEN）？
GEN是一种新型转导式元学习框架，旨在提升小样本图数据的链接预测效果。
Gelato框架的优势是什么？
Gelato框架训练和推断速度更快，精确度更高，适用于解决连接预测中的类别不平衡问题。
如何使用线图方法解决链路预测问题？
通过将链路预测问题转化为线图的节点分类问题，实验结果显示在14个数据集上表现优异。
文章中提到的评估链接预测方法的问题是什么？
当前评估方法存在低于实际性能、缺乏统一数据集划分和不现实评估设置等问题。
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