西安做公司网站的公司,福建省建筑信息平台,手机网站域名哪里注册时间,制作企业网站首页怎么做超图#xff08;Hypergraph#xff09;是图结构学习#xff08;Graph Learning#xff09;中的一种扩展形式#xff0c;它比传统图#xff08;Graph#xff09;更具表达能力#xff0c;适用于建模复杂的多元关系。 超图是一种由 超节点#xff08;Hypernodes#xff…超图Hypergraph是图结构学习Graph Learning中的一种扩展形式它比传统图Graph更具表达能力适用于建模复杂的多元关系。 超图是一种由 超节点Hypernodes 和 超边Hyperedges 组成的结构其中
超边Hyperedge 可以连接多个节点而不是像普通图那样仅限于连接两个节点。超图可以用于建模 多元关系例如在社交网络、推荐系统、生物信息学等场景中一组实体可能同时有关联。
超图在图学习中的作用
超图在图学习Graph Learning中主要用于增强信息传播和表示学习能力常见的任务包括 超图神经网络Hypergraph Neural Networks, HGNN 将 GCNGraph Convolutional Network的概念扩展到超图利用超边传播信息。典型模型包括 HGNN、HyperGCN、HyperSAGE 等。 超图聚类Hypergraph Clustering 通过超边结构改进传统的图聚类算法如谱聚类。适用于社交网络分组、基因数据聚类等任务。 超图嵌入Hypergraph Embedding 通过将超图结构嵌入到低维空间提高表示能力。常用于推荐系统、知识图谱补全等。
超图学习的应用
推荐系统利用超图建模用户-物品交互提高推荐质量。生物信息学基因-蛋白质互作网络建模提高疾病预测能力。社交网络分析超边表示社交群组捕获多元关系。
