HGPROMPT: 少样本提示学习中的齐次和非齐次图之间的桥接
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了 HGPROMPT，一个新颖的预训练和提示框架，通过双模板设计来统一预训练和下游任务，以及同质和异质图，并通过对下游任务的双提示来帮助定位最相关的先验知识，以弥合由于特征变化和任务间的异质性差异导致的差距，并通过对三个公共数据集进行全面的实验评估和分析。
图神经网络 (GNN) 在学习图数据的语义方面具有很强的能力。最近，一种名为 “预训练、提示” 的新范式在利用较少监督数据将 GNNs 适应各种任务方面取得了有希望的结果。我们提出了一种新颖的基于结构的 GNN 提示方法，即 SAP，它在预训练和提示调整阶段都一致地利用了结构信息。我们的实验证明了 SAP 的有效性。此外，SAP 可以在同质和异质图上的更具挑战性的小样本场景中实现更好的性能。
