Core Concepts
하이퍼-관계적 지식 그래프에 대한 메시지 전달을 위한 ReSaE 모델의 핵심 아이디어는 관계 상호작용을 강조하고 링크 예측 작업에 대한 읽기 구조를 최적화하여 하이퍼-관계적 지식 그래프에 대한 인코딩 솔루션을 제공하고 성능을 향상시킨다.
Stats
Hyper2 (Yan et al., 2022)은 0.461의 MRR을 보여줌
StarE는 WD50K에서 0.574의 MRR을 보여줌
ReSaE는 WD50K_100에서 0.605의 MRR을 보여줌
Quotes
"Our experiments demonstrate that ReSaE achieves state-of-the-art performance on multiple link prediction benchmarks."
"The attention matrix scores also suggest the necessity of our weighted aggregation strategy."