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EdgeReMIND：可扩展的时序多关系链路预测基线
针对TGB 2.0基准中三个最大数据集上现有嵌入方法普遍内存溢出或超时的问题，论文提出EdgeReMIND。该线性记忆模型通过数据校准特征上的可学习关系权重，在八个数据集中六个取得最高测试MRR，且是唯一能在全部数据集上运行的关系感知方法，成为实用的SOTA基线。
arXiv cs.LG46 天前
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针对TGB 2.0基准中三个最大数据集上现有嵌入方法普遍内存溢出或超时的问题，论文提出EdgeReMIND。该线性记忆模型通过数据校准特征上的可学习关系权重，在八个数据集中六个取得最高测试MRR，且是唯一能在全部数据集上运行的关系感知方法，成为实用的SOTA基线。