HGMP: Rewolucja w analizie złożonych grafów dzięki prompt learning
W erze dominacji modeli jezykowych i uczenia maszynowego, nieprzerwanie rośnie znaczenie danych strukturalnych: sieci społecznych, powiązań biologicznych, relacji biznesowych. Dane te przedstawia się w formie grafów, które często nie są jednorodne: zawierają węzły różnych typów (np. ludzie, produkty, firmy) oraz różne typy relacji (np. “zakupił”, “polecił”, “pracuje w”). Przetwarzanie takich heterogenicznych grafów wymaga specjalistycznych metod. Czym są grafy heterogeniczne? Graf heterogeniczny (ang. heterogeneous graph) to struktura, w której: występuje wiele typów węzłów i krawędzi, każdy typ może mieć inne cechy i pełnić inną rolę, relacje są semantycznie złożone (np. “oglądał”, “recenzował”, “produkował”). To odzwierciedlenie wielu realnych systemów: sieci finansowych, portali społecznościowych czy wiedzy encyklopedycznej (jak Wikipedia). ...