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官方账号arXiv cs.LG@Tim Schwabe, Lukas Ketzer, Maribel Acosta
推荐理由：FICE这个新模型，不用重训练就能用在没见过的知识图谱上，基数估计误差比之前最好的还低一半多，而且速度快到亚毫秒。
Cardinality Estimation
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7月31日
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FICE是首个可泛化到完全未见知识图谱（包括未见关系）且无需重训练的BGP查询基数估计器。它基于因子图视角的图神经网络，用编码器生成实体和关系嵌入，再用解码器按查询连接拓扑预测对数基数。论文证明BGP基数是2-hop邻域的局部函数，支撑了局部消息传递编码器设计。在10个知识图谱上，FICE将整体中位q-error从最佳基线的13.54降至5.34，尾部表现全面领先。其推理延迟低于1毫秒，且通过邻域采样扩展到百万三元组规模。