Les encodeurs automatiques de graphes (GAE) sont des modèles de réseau neuronal entraînables de bout en bout pour l'apprentissage non supervisé, le regroupement et la prédiction de liens sur les graphes.
Les GAE ont été utilisés avec succès pour :
La prédiction de liens dans les données relationnelles à grande échelle.
La complétion/recommandation de matrice avec informations annexes.
Les GAE sont basés sur les réseaux convolutifs de graphes (GCN), une classe récente de modèles pour l'apprentissage semi-supervisé de bout en bout sur les graphes.
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