MetaRTL：元路径注意力增强的关系表学习
原文标题：MetaRTL: Meta-path Attention Enhanced Relational Table Learning
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研究提出两阶段框架MetaRTL，用于可扩展且表达力强的关系表学习。第一阶段通过轻量预训练获得初始表嵌入，第二阶段执行非参数消息传递导出元路径特征，并由MetaAttn注意力模块聚合。通过将计算从深层消息传递转向高效元路径聚合，在10个真实数据集24项任务上验证了有效性。
- 问题
- 关系表学习依赖深层GNN/HGNN堆叠，计算成本高且在大库上表现受限。
- 方法
- 两阶段框架：轻量预训练得初始表嵌入，再用非参数消息传递导出元路径特征并由MetaAttn聚合。
- 结果
- 在10个真实数据集24项任务上验证有效性，未给出具体提升数字。
- 影响
- 把计算从深层消息传递转向元路径聚合，为大规模关系数据库建模提供更省算力的路线。
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