NodeHGAE: Node-oriented heterogeneous graph autoencoder

Heterogeneous graph autoencoder (HGAE), as an unsupervised learning approach, aims to encode nodes and edges of heterogeneous graphs into low-dimensional vector representations, and simultaneously reconstruct the original graph structure from node representations. Existing heterogeneous graph encode...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Information sciences Jg. 719; S. 122448
Hauptverfasser:	Zhu, Xiangkai, Li, Chao, Yan, Yeyu, Zhao, Zhongying, Duan, Hua, Zeng, Qingtian
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Inc 01.11.2025
Schlagworte:	Graph neural network Heterogeneous graph autoencoder Heterogeneous graph representation learning Heterogeneous graph autoencoder Heterogeneous graph representation learning Graph neural network
ISSN:	0020-0255
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!