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MuseGNN：可解释且收敛的大规模图神经网络层
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新颖的图神经网络体系结构，通过重新定义嵌入为正负样本分离的正向传递特定能量函数，显式依赖于正向和负向边，以摄入更灵活但仍然廉价的以节点为基础的嵌入。
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关键要点
- 图神经网络（GNNs）用于链接预测，主要分为两类：以节点为基础的体系结构和基于边的方法。
- 以节点为基础的体系结构预先计算个体嵌入，推理时高效但表达能力有限，可能无法区分同构节点。
- 基于边的方法通过特定于边的子图嵌入提高准确性，但增加了模型复杂性。
- 提出了一种新颖的GNN体系结构，前向传递依赖于正向和负向边，以实现灵活且廉价的节点嵌入。
- 嵌入被重新定义为正负样本分离的正向传递特定能量函数，保持推理速度并提高准确性。
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