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题名超图神经网络综述
被引量：3
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作者
林晶晶
冶忠林
赵海兴
李卓然
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机构
青海师范大学计算机学院
藏语智能信息处理及应用国家重点实验室(青海师范大学)
西宁城市职业技术学院信息工程系
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期362-384,共23页
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基金
国家重点研发计划项目(2020YFC1523300)
青海省自然科学基金青年项目(2021-ZJ-946Q)
青海师范大学中青年自然科学基金项目(2020QZR007)。
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文摘
近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构将这种复杂的关系表示为成对关系,会导致信息丢失.超图是一种灵活的建模工具,可以展现出图无法完整刻画的高阶关系,弥补了图的不足.鉴于此,研究者开始关心如何在超图上设计神经网络,并相继提出应用于下游任务的超图神经网络模型(hypergraph neural network,HGNNs).故对现有的超图神经网络模型进行综述,首先全面回顾超图神经网络在过去3年的研究历程;其次根据设计超图神经网络采用的方法不同对其进行分类,并详细地阐述代表性的模型;然后介绍了超图神经网络的应用领域;最后总结和探讨了超图神经网络未来的研究方向.
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关键词
超图
超图神经网络
分类
图
图神经网络
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Keywords
hypergraph
hypergraph neural network
classification
graph
graph neural networks
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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