arXiv 机器学习· Ege Demirci, Ambuj Singh·· 10 小时前AI 评分35
Concorde：通过解耦能量最小化实现几何感知链接预测
Concorde: Geometry-Aware Link Prediction via Decoupled Energy Minimization
AI 导读
Concorde 是一个基于能量的几何感知链接预测框架，将链接似然解耦为无参数谱锚点、混合曲率残差流形以及双曲空间切丛连续向量场三个分支。各分支通过可学习门控融合，并采用与检索式评估对齐的 N-pair 排序损失进行训练。在涵盖稀疏与密集场景的 5 个基准测试中，Concorde 取得 SOTA 早期检索精度，在稀疏场景下将 P@10% 提升近一倍。
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