arXiv · AI· Xuanzhi Xi, Tongze Zhang, Zhili Qin, Yulin Tao, Hongliang Wang, Zhong Zhang, Qinli Yang, Junming Shao·· 5 小时前AI 评分22
HeteGCD：面向异质图广义类别发现的统计感知双原型学习
HeteGCD: Statistics-Aware Dual-Prototype Learning for Generalized Category Discovery on Heterophilous Graphs
AI 导读
HeteGCD 提出统计感知双原型学习，解决异质图广义类别发现（GCD）缺乏新类监督的难题。 方法包含门控双流编码器，融合节点属性与局部属性差异统计；双原型分类器结合特征相似度与分布一致性。 在五个异质图数据集上，HeteGCD 相较于 24 个基线组合取得具有竞争力的性能。
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