本文介绍了一种新的神经网络模型HGCN，利用超几何空间的表达能力和嵌入高度曲率的特点来学习分层和无标度图的归纳式节点表示。实验证明，HGCN 学习到的嵌入保留了分层结构，并且在链路预测和节点分类中表现更好。

DeepHGCN：向更深的双曲图卷积网络迈进
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