arXiv ID:
2604.25352
arXiv 提交日期: 2026-04-28
GraphPL:利用图神经网络在拼图学习中进行高效且鲁棒的多模态数据补全 / GraphPL: Leveraging GNN for Efficient and Robust Modalities Imputation in Patchwork Learning
1️⃣ 一句话总结
本文提出一种名为GraphPL的新方法,通过图神经网络灵活整合不同客户端拥有的多种不完整数据模态,在无监督条件下高效且抗噪声地补全缺失信息,在医疗记录等真实数据集上显著提升了疾病预测等下游任务的性能。