特征动态优选
多尺度卷积联合自适应选择机制，动态强化关键特征，在七大数据集上超越现有模型。
Zu, Lizheng · 林琳 · Fu, Song · 郭丰 · Jinlei, Wu
Knowledge-Based Systems 2024
通过多个不同卷积核大小的分支并行学习，能够同时捕获局部和全局的实体-关系交互模式，提升特征多样性。
采用自适应选择机制动态分配特征权重，强化重要特征、抑制冗余特征，避免人工设计特征筛选。
在七个标准链接预测数据集上一致优于现有最优方法，展现出强泛化能力。