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第 21 屆 IEEE 泛在智能與計(jì)算國(guó)際會(huì)議 （UIC 2024）在斐濟(jì)盛大舉行。吸引了全球人工智能領(lǐng)域的頂尖學(xué)者與專(zhuān)家匯聚一堂,，共同探討和展示最新的研究成果,。iGraph研究組的論文“Heterophilic Graph Representation Learning Based on Multi-Order Information Extraction and High and Low Pass Filters” 有幸可以在此會(huì)議上發(fā)表,。

       論文概述：現(xiàn)實(shí)世界的網(wǎng)絡(luò)可以分為同配圖和異配圖。值得注意的是,，同配圖中的許多節(jié)點(diǎn)傾向于異配,。異配圖中的圖表示學(xué)習(xí)近年來(lái)引起了相當(dāng)大的關(guān)注，因?yàn)樗蚱屏送浼僭O(shè)并實(shí)現(xiàn)了更高配量的圖嵌入,。然而,，現(xiàn)有的異配圖表示學(xué)習(xí)方法通??常混合屬性和拓?fù)湫畔?，忽略了屬性信息和拓?fù)湫畔⒅g的互斥,。此外，異配圖中的算法通常依賴于特定的矩陣結(jié)構(gòu)來(lái)捕獲高階信息,，這可能會(huì)限制這些方法的適用性,。針對(duì)這些問(wèn)題，本文提出了一種基于 GNN 的異配圖表示學(xué)習(xí)策略,，該策略基于多階信息提取和高低通濾波器 (HRLMHL),。首先，設(shè)計(jì)了兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立的模塊分別學(xué)習(xí)屬性信息和拓?fù)湫畔?，以解決不匹配的問(wèn)題,。其次，構(gòu)建了多階信息提取模塊,，提取多階相似性特征，從而實(shí)現(xiàn)高階圖信息的學(xué)習(xí),。在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,，在大多數(shù)數(shù)據(jù)集上，節(jié)點(diǎn)分類(lèi)準(zhǔn)確率優(yōu)于當(dāng)前最佳方法,。