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MetaRTL：元路径注意力增强的关系表学习
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。
arXiv cs.AI45 天前
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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。