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NodeFormer开源项目 – 可扩展的图结构学习Transformer

NodeFormer是一个基于Transformer架构的可扩展图结构学习模型,专为节点分类任务设计。它能够处理大规模图数据,并适用于社交网络、推荐系统等多种场景。

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NodeFormer使用交流:

NodeFormer是一个基于Transformer架构的可扩展图结构学习模型,专为节点分类任务设计。它能够处理大规模图数据,并适用于社交网络、推荐系统等多种场景。

NodeFormer的特点:

  • 1. 可扩展的图结构学习
  • 2. 适用于节点分类任务
  • 3. 基于Transformer架构

NodeFormer的功能:

  • 1. 用于大规模图数据上的节点分类
  • 2. 适用于社交网络、推荐系统等场景

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