כתבה
arXiv cs.AI ·
בריכות גרגיריות: קיפול גרפים מותאם
Global to Local: Topology-Preserving Adaptive Graph Pooling via Granular-Ball
שיטה חדשה לקיפול גרפים, Topology-Preserving Adaptive Graph Pooling, מאפשרת יצירת ייצוגים רב-עדרוניים. השיטה משתמשת במידע טופולוגי ותכונות צומת לחלוקה דינמית של גרפים לבריכות גרגיריות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04978v1 Announce Type: new Abstract: Graph pooling aims to compress the graph, including both node embeddings and their underlying topological patterns, into a more compact representation. Previous works focus primarily on the overly fine-grained representation of nodes, progressively coarsening the graph by removing nodes or merging them into clusters, thus neglecting the global-to-local patterns and adaptive granularity of the graph's topological structure. In the real scenario, graphs as a whole can be considered the coarsest level of granularity, encapsulating the global topological structure, with progressively finer-grained local topological structures represented from top to bottom. This process continues until the adaptive granularity for each subdomain is reached. To th
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית