Fugu-MT 論文翻訳(概要): GIDN: A Lightweight Graph Inception Diffusion Network for High-efficient Link Prediction

論文の概要: GIDN: A Lightweight Graph Inception Diffusion Network for High-efficient Link Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01301v1
Date: Tue, 4 Oct 2022 01:15:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-05 15:37:01.815123
Title: GIDN: A Lightweight Graph Inception Diffusion Network for High-efficient Link Prediction
Title（参考訳）: GIDN:高効率リンク予測のための軽量グラフ開始拡散ネットワーク
Authors: Zixiao Wang, Yuluo Guo, Jin Zhao, Yu Zhang, Hui Yu, Xiaofei Liao, Hai Jin, Biao Wang, Ting Yu
Abstract要約: このモデルは、異なる特徴空間におけるグラフ拡散を一般化し、複雑なネットワーク構造に起因する大量の計算を避けるために開始モジュールを使用する。我々は、Open Graph Benchmarkデータセット上でGIDNモデルを評価し、ogbl-collabデータセット上でAGDNよりも11%高いパフォーマンスを達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.661750104843538
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a Graph Inception Diffusion Networks(GIDN) model. This model generalizes graph diffusion in different feature spaces, and uses the inception module to avoid the large amount of computations caused by complex network structures. We evaluate GIDN model on Open Graph Benchmark(OGB) datasets, reached an 11% higher performance than AGDN on ogbl-collab dataset.
Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフインセプション拡散ネットワーク(GIDN)モデルを提案する。このモデルは、異なる特徴空間におけるグラフ拡散を一般化し、複雑なネットワーク構造に起因する大量の計算を避けるために開始モジュールを使用する。我々は,Open Graph Benchmark(OGB)データセット上のGIDNモデルを評価し,ogbl-collabデータセット上のAGDNよりも11%高い性能を示した。

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