Google Research: Graph foundation models for relational data
10 months ago
- #Relational Data
- #Graph Learning
- #Machine Learning
- 关系型数据库是企业数据和预测服务的核心。
- 传统机器学习方法难以处理关系型模式的连接性。
- 图神经网络（GNNs）受限于特定图结构且缺乏泛化能力。
- 图基础模型（GFM）旨在实现跨关系型数据的通用化处理。
- 关系型表格可转换为异构图结构以适配机器学习。
- GFMs需要可迁移的方法来编码任意数据库模式。
- GFMs相比单表基线模型展现出显著性能提升。
- GFMs增强了机器学习任务中的零样本和小样本泛化能力。