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多关系图神经网络的元路径学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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该研究提出了一种新的元路径图神经网络学习方法。
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使用少量信息丰富的元路径来提高准确性。
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在增量构建元路径的过程中，使用评分函数衡量关系的潜在信息量。
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实验评估表明，该方法能在大量关系的情况下正确识别相关的元路径。
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该方法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。
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