https://2021.ecmlpkdd.org/wp-content/uploads/2021/07/sub_635.pdf

本文将解读蚂蚁集团图学习团队在ECML PKDD 2021上发表的论文《Inductive Link Prediction with Interactive Structure Learning on Attributed Graph》。该论文提出的路径感知图神经网络PaGNN主要探索了在链接预测任务中如何将节点间的复杂网络结构学习集成到传统GNN的计算范式中,从而提高链接预测的准确率。目前,PaGNN已成功应用于蚂蚁集团多个数字金融业务场景中。

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网络中的链路预测(Link Prediction)是指如何通过已知的网络节点以及网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生链接的可能性。这种预测既包含了对未知链接(exist yet unknown links)的预测也包含了对未来链接(future links)的预测。该问题的研究在理论和应用两个方面都具有重要的意义和价值 。
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