HCPN-GCN：锥几何层次原型网络持续图学习
原文标题：HCPN-GCN: Scaling Hierarchical Prototype Networks with Cone Geometry for Continual Graph Learning
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论文提出 HCPN-GCN，将层次原型网络扩展为图感知模型，用图卷积网络替换线性特征提取器并引入锥形原型与多样性正则。在六个持续图学习基准上，它持续提升平均分类准确率并保持近零遗忘，同时原型数量减少约 30 倍。
- 问题
- 持续图学习中灾难性遗忘严重，层次原型网络受线性特征提取器限制。
- 方法
- 用图卷积网络替换线性提取器，引入锥形原型与多样性正则，紧凑建模嵌入空间。
- 结果
- 六个持续图学习基准上平均准确率提升且遗忘近零，原型数量减少约 30 倍。
- 影响
- 为图数据增量学习提供更省内存的方案，适合动态图场景的持续训练。
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