EH-Fusion：基于欧几里得拥挤度自适应的欧几里得-双曲图学习框架

研究提出自适应欧几里得-双曲融合学习框架 EH-Fusion，通过指数映射提升图神经网络表征并基于邻域扩展模式自适应融合双几何结构。 研究量化了欧几里得空间中树状图的层间拥挤现象，证明固定维度欧几里得嵌入会导致较弱的基于边界的泛化界，并提供了双曲几何在层级数据上优越性的泛化界证明。