多关系图神经网络的元路径学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在这项工作中，我们提出了一种新的方法来学习元路径和元路径图神经网络，通过少量信息丰富的元路径来提高准确性，在增量构建元路径的过程中使用评分函数来衡量关系的潜在信息量。实验评估表明，该方法即使在存在大量关系的情况下，也能正确识别相关的元路径，并在综合和真实世界实验中显著优于现有的多关系图神经网络。
该研究提出了一种新的元路径图神经网络学习方法，使用少量信息丰富的元路径提高准确性，并使用评分函数衡量关系的潜在信息量。实验评估表明，该方法在存在大量关系的情况下也能正确识别相关的元路径，并在综合和真实世界实验中显著优于现有的多关系图神经网络。
