多智能体超图学习框架应用于半监督节点分类的实验数据
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-01-30 收录
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本数据集主要面向多智能体超图学习框架研究，基于多智能体超图学习框架应用于半监督节点分类实验结果产生，主要记录了9个主流模型（MLP、HGNN、HyperGCN、FastHyperGCN、HNHN、HyperSAGE、UniGCNII、AllDeepSets、ED-HNN）上，对Cora、Citeseer、Cora-co、Zoo、NTU2012数据集分别进行半监督节点分类后的精确度与macroF1结果。数据量58.6KB。
提供机构：
大连理工大学搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集为多智能体超图学习框架在半监督节点分类任务上的实验结果数据，记录了MLP、HGNN等9个主流模型在Cora、Citeseer等5个数据集上的分类准确度与macroF1结果。数据规模为75.6KB，包含2个文件。
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