Classification in biological networks withhypergraphlet kernels筆記

圖學習：一般可以看作是監督的或非監督的。在監督設置下，對典型任務進行分類;即。，全圖[55]標籤的賦值，頂點或邊分類;或link prediction中，集預測圖中邊的存在性。 摘要 超圖是圖的一種概括，它提供了一種框架來減少信息損失，並統一不同的基於圖的方法。在本文中，我們提出了一種基於超圖的建模物理系統的方法，並將超圖上的頂點分類、邊緣分類和鏈接預測問題表示爲半監督設置中(擴展的、對偶的)超圖

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