研究提出 Concorde 能量最小化框架做几何感知链接预测
原文标题：Concorde: Geometry-Aware Link Prediction via Decoupled Energy Minimization
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论文针对稀疏图链接预测中扩散启发式连通性不足与几何方法谱不稳定的问题，提出能量框架 Concorde，将链接似然分解为无参数谱锚点、混合曲率流形残差与双曲切丛向量场三个解耦分支，经学习门控融合。在五个覆盖稀疏、稠密、无特征与带属性场景的基准上，稀疏设置下 P@10% 接近翻倍，取得领先的早期检索精度。
- 问题
- 稀疏图链接预测中扩散启发式连通性不足，几何方法谱不稳定。
- 方法
- 能量框架把链接似然分解为无参数谱锚点、混合曲率流形残差与双曲切丛向量场三分支，学习门控融合。
- 结果
- 五个基准上取得领先早期检索精度，稀疏设置下 P@10% 接近翻倍。
- 影响
- 稀疏图检索场景可直接受益，解耦设计也便于替换或复用单个分支。
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