FSD-CAP：グラフ特徴量補完のためのクラス認識型伝播を用いた部分的サブグラフ拡散

要約

グラフデータにおけるノード特徴量の欠損問題、特に99.5%という極端な欠損率に対処する新手法「FSD-CAP」が提案された。グラフ距離に基づく局所的な分数拡散と、クラス情報を考慮した伝播を組み合わせることで、完全なデータを用いた場合のGCNに近い精度を達成し、大規模データやヘテロフィリーグラフでも優れた性能を示した。

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