标签
MOVE 是面向图学习的多模态开放世界类别验证与扩展框架，它联合利用视觉 token、文本属性和图上下文来检测未知节点，通过多模态大语言模型生成候选类别，并选择性地扩展类别空间，在未知类别识别、开放域标注和下游任务上平均提升了 11.87%。
本文提出FedMPO，一种鲁棒的联邦多模态图学习方法，通过拓扑感知的跨模态生成、缺失感知的专家路由和可靠性感知的聚合来解决模态异质性和缺失模态问题，在多个数据集上实现了性能提升。