arXiv · ML· Fang Wang, Paolo Ceravolo, Ernesto Damiani·· 11 小时前AI 评分36
HGCN(O)：用于事件序列结果预测的自调优 GCN 超模型工具包
HGCN(O): A Self-Tuning GCN HyperModel Toolkit for Outcome Prediction in Event-Sequence Data
AI 导读
提出端到端自调优图工具包 HGCN(O)，通过 T-GCN 架构在节点层处理事件信息、图层处理序列信息，结合超模型优化自动确定模型结构与训练配置。在两个均衡基准上核心 T-GCN 的 F1 分数为 1.0000，在高类别不平衡数据集上加权 F1 为 0.8639，优于 GAT 的 0.8318 和 TransformerConv 的 0.8453。
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