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图神经网络
GraphBench: Next-generation graph learning benchmarking
发表：2025/12/4
图学习基准化图神经网络消息传递神经网络标准化评估协议生成式图学习
本文提出了GraphBench，一个全面的图学习基准测试套件，旨在解决现有基准测试分散的问题，促进可复现性。GraphBench涵盖节点、边、图和生成式任务，提供标准化评估协议、数据集划分和超参数调优框架，且对消息传递神经网络和图Transformer模型进行了基准测试，建立了基准性能。
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Modality-Independent Graph Neural Networks with Global Transformers for
Multimodal Recommendation
发表：2024/12/19
多模态推荐系统图神经网络模态独立感受野全局Transformer用户-物品图建模
本研究提出了一种具有模态独立感受野的图神经网络（GNN），通过为不同模态采用独立的GNN以增强多模态推荐性能。引入的基于采样的全局变压器有效整合了全局信息，改善了现有方法的局限性。实验结果表明，本方法在各种数据集上优于现有技术。
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