HGSL AAAI提交的源代码“图神经网络的异构图结构学习” 要求 Python包 Python> = 3.6.8 火炬> = 1.3.0 GPU内存要求 ACM> = 8G DBLP> = 5G Yelp> = 3G 用法 以DBLP数据集为例：python train.py --dataset ='dblp'

图神经网络(GNNs)广泛应用于分析图结构数据。大多数GNN方法对图结构的质量非常敏感，通常需要一个完美的图结构来学习信息嵌入。然而，图中噪声的普遍性需要学习鲁棒表示以解决真实世界问题。为了提高GNN模型的鲁棒性，许多研究围绕图结构学习(Graph Structure Learning, GSL)这一中心概念提出，旨在共同学习优化的图结构及其表示。