DualHNIE: Dual-Channel Hypergraph Learning for Node Importance Estimation in Heterogeneous Knowledge Graphs
MetaHGNIE：异构知识图谱中的元路径诱导超图对比学习
机构 * Jiangsu Key Laboratory of Networked Collective Intelligence, School of Mathematics, Southeast University（江苏网络集体智能重点实验室，数学学院，东南大学） ； Jiangsu Key Laboratory of Networked Collective Intelligence, School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（江苏网络集体智能重点实验室，网络科学与工程学院，东南大学） ； State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, University of Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院大学）
专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)
AI总结 研究异构知识图谱中节点重要性估计问题，提出DualHNIE框架，通过构建高阶知识图谱、引入互补编码器及对比对齐机制进行显式高阶建模和解缠双通道表示学习，实验验证其优于现有方法。
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