我目前正在从事一个项目，该项目使用有向超图框架枚举动态程序的k-best解决方案。我当前的实现(在Python中)运行良好，但速度相当慢。该算法执行许多紧密循环和相当多的递归。我真的认为我可以使用C++实现实现显着的速度改进。然而，经过一番搜索后，我找不到任何提供C++超图实现的库(特别是有向超图——但我什至找不到无向超图的库)。有谁知道这样的图书馆？几年前似乎有一个GSoC提议为boost提供超图支持，但看起来并没有真正实现。 最佳答案 我不知道有图书馆，但你可以自己动手。在代码上折腾了三天，我终于得到了一个超图，可以在MSVC1

HypergraphNeuralNetworks1.Abstract提出了一个用于数据表示学习的超图神经网络（HGNN）框架，它可以在超图结构中编码高阶数据相关性。面对在实际实践中学习复杂数据表示的挑战，我们建议将这种数据结构合并到超图中，这在数据建模上更加灵活，特别是在处理复杂数据时。该方法设计了一种超边卷积操作来处理表示学习过程中的数据相关性。这样，传统的超图学习过程就可以有效地使用超边卷积运算来进行。HGNN能够学习考虑高阶数据结构的隐藏层表示，这是一个考虑复杂数据相关性的通用框架。我们进行了引文网络分类和视觉目标识别任务的实验，并将HGNN与图卷积网络等传统方法进行了比较。实验结果表明