融合全局和局部信息的端到端邊分類方法

摘要： 邊分類是圖挖掘和社交網(wǎng)絡(luò)分析中的一個(gè)重要研究方向。然而，現(xiàn)有邊分類方法往往通過(guò)聚合連邊端點(diǎn)的表示來(lái)間接提取邊的特征，且設(shè)計(jì)為非端到端的學(xué)習(xí)方式，會(huì)造成較大的信息損失。針對(duì)上述問(wèn)題，該文提出一種融合全局和局部信息的邊分類模型EGLec(end-to-end Model with global and local Information Fusion for edge classi...