improving subgraph representation learning via multi-view augmentation
时间: 2024-06-03 17:11:00 浏览: 214
好的,您的问题是关于如何通过多视图扩充来改进子图表示学习的。这是一个典型的图表示学习问题,其中子图在图中扮演着重要的角色。为了更好地学习子图的表示,可以采用多视图学习的方法,通过一系列有意义的视图来扩展子图。
具体而言,可以通过多种方式获得子图的视图,例如不同节点子集的上下文,子图的局部邻域,子图的全局结构等。通过这些不同的视图来学习子图的表示,可以更好地捕捉子图的结构和语义信息。此外,在训练时还可以采用数据增强技术如随机剪切、旋转、缩放等,以提高数据的多样性和丰富性。
综上所述,多视图扩充可以有效地改进子图表示学习,提高图神经网络的性能,从而在各种应用中获得更好的表现。
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