11:32官方账号arXiv cs.LG@Tim Schwabe, Lukas Ketzer, Maribel AcostaFICE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。论文FICECardinality Estimation知识图谱推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 FICE