Neues Verfahren: Unüberwachtes Node-Embedding ohne Homophilie‑Annahme
In der Welt der Graphenanalysen gewinnt das unüberwachte Lernen von Knoteneinbettungen immer mehr an Bedeutung. Ziel ist es, aussagekräftige Repräsentationen zu erzeugen, ohne auf gelabelte Knoten zurückgreifen zu müssen. Traditionell wird hierfür die Graphkonvolution eingesetzt, die Informationen aus benachbarten Knoten zusammenführt. Doch bei Graphen, die nicht homophil sind – also bei denen Nachbarn oft unterschiedliche Eigenschaften besitzen – kann diese Technik zu stark vereinheitlichten Embeddings führen.
