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第 21 屆 IEEE 泛在智能與計算國際會議 （UIC 2024）在斐濟盛大舉行。吸引了全球人工智能領(lǐng)域的頂尖學(xué)者與專家匯聚一堂，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” 有幸可以在此會議上發(fā)表。

       論文概述：現(xiàn)實世界的網(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)點傾向于異配。異配圖中的圖表示學(xué)習(xí)近年來引起了相當(dāng)大的關(guān)注，因為它打破了同配假設(shè)并實現(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???；旌蠈傩院屯?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)來捕獲高階信息，這可能會限制這些方法的適用性。針對這些問題，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)計了兩個相對獨立的模塊分別學(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，從而實現(xiàn)高階圖信息的學(xué)習(xí)。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明，在大多數(shù)數(shù)據(jù)集上，節(jié)點分類準(zhǔn)確率優(yōu)于當(dāng)前最佳方法。