摘要
本文提出了一种图Inception扩散网络（Graph Inception Diffusion Networks, GIDN）模型。该模型在不同特征空间中对图扩散过程进行了泛化，并引入Inception模块以避免复杂网络结构带来的大量计算开销。我们在开放图基准测试集（Open Graph Benchmark, OGB）上对GIDN模型进行了评估，在ogbl-collab数据集上的性能较AGDN模型提升了11%。
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| link-property-prediction-on-ogbl-collab | GIDN@YITU | Ext. data: No Number of params: 60449025 Test Hits@50: 0.7096 ± 0.0055 Validation Hits@50: 0.9620 ± 0.0040 |
| link-property-prediction-on-ogbl-ddi | GIDN@YITU | Ext. data: No Number of params: 3506691 Test Hits@20: 0.9542 ± 0.0000 Validation Hits@20: 0.8258 ± 0.0000 |