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重叠感知子超图频率用于超图分类

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AI 综述

研究人员提出一种超图级分类方法，用带重叠标签的频繁子超图模式相对频率表示超图；在 DHG-Bench 的六个数据集上，该方法在五个数据集的平均 Macro-F1 高于已发表最佳均值，在 RHG-3 则低 0.21 个百分点。 该方法将模式中两条超边的交集大小分箱作为重叠标签，除记录模式是否出现外，还用模式的相对频率补充表示信息。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

最新进展10月28日 12:00
用于超图级分类的重叠感知子超图模式频率

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月28日
  1. arXiv · Machine Learning
    用于超图级分类的重叠感知子超图模式频率

    研究提出一种超图级分类方法，以带重叠标签的频繁子超图模式相对频率表示超图，补充模式是否存在的信息。在 DHG-Bench 的六个数据集上，该方法在五个数据集的平均 Macro-F1 高于已发表最佳均值，其中 Twitter-Friend 高 18.67 个百分点、Steam-Player 高 10.02 个百分点，在 RHG-3 低 0.21 个百分点。

本事件热度走势

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7
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810月28日 21:00
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