XZJIsme
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1 month ago 每个节点 v 都有自己对应的 guidance node
在 model/layers.py 的 line 411 有 feats = torch.cat((rl_agg_feats, gen_feats), dim=1)，gen_feats 的 shape 是 (当前训练 batch 的节点数量, dim)，rl_agg_feats 为某一关系内邻居聚合结果，以论文图 2 中的节点 v 的关系一（r=1）为例，rl_agg_feats[v] 为 v 的邻居 u_1、u_2、u_3 的聚合结果（经过 RL 邻居选择），gen_feats[v] 为节点 t_v^1（图中的绿色节点）的 feature
你好，想请教一下Guidance Node是如何选择的呢？在论文中 Guidance Node Generation部分说明了通过Context-level Contrastive Learning Task和Local-level Contrastive Learning Task来学习，但如何在最初选择Guidance Node没有详细的说明。并且在子图中不一定能找到Guidance Node既能和节点v的one-hop邻居节点有连接，又能和节点v有连接，这样的情况如何解决？最后，请问对于Guidance Node的选择代码在哪个文件中？