यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
यह शोधपत्र जटिल अंतःक्रियाओं को पकड़ने में मौजूदा विषमांगी ग्राफ तंत्रिका नेटवर्क (HGNN) की सीमाओं पर प्रकाश डालता है, क्योंकि वे डोमेन-विशिष्ट, पूर्वनिर्धारित मेटापाथ पर निर्भर हैं। इस समस्या के समाधान के लिए, हम एक नया मॉडल, MF2Vec, प्रस्तावित करते हैं। पूर्वनिर्धारित मेटापाथ के बजाय, MF2Vec रैंडम वॉक के माध्यम से पथ निकालने और बहुआयामी सदिश उत्पन्न करने के लिए सूक्ष्म-कणित पथों का उपयोग करता है। यह नोड्स और संबंधों के विभिन्न पहलुओं को सीखता है, एक समान नेटवर्क का निर्माण करता है, और नोड एम्बेडिंग उत्पन्न करता है, जिसे बाद में वर्गीकरण, लिंक भविष्यवाणी और क्लस्टरिंग कार्यों में लागू किया जाता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि MF2Vec मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और जटिल नेटवर्क विश्लेषण के लिए एक अधिक लचीला और व्यापक ढाँचा प्रदान करता है। स्रोत कोड https://anonymous.4open.science/r/MF2Vec-6ABC पर पाया जा सकता है ।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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यह पूर्वनिर्धारित मेटा-पथों पर निर्भरता को हटाकर अधिक लचीला और व्यापक नेटवर्क विश्लेषण ढांचा प्रदान करता है।
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बहुआयामी पथों का उपयोग करके नोड्स और संबंधों के विभिन्न पहलुओं को प्रभावी ढंग से सीखें।
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यह वर्गीकरण, लिंक भविष्यवाणी और क्लस्टरिंग जैसे विभिन्न कार्यों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
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Limitations:
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यादृच्छिक चाल-आधारित पथ निष्कर्षण विधियों की दक्षता और मापनीयता का पता लगाने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता हो सकती है।
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बहुआयामी वेक्टर निर्माण प्रक्रिया की जटिलता और कम्प्यूटेशनल लागत का विश्लेषण आवश्यक है।
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कुछ प्रकार की ग्राफ संरचनाओं के लिए प्रदर्शन मूल्यांकन में कमी हो सकती है।
