hwwang55
代码实现将预测的关系信息加入了训练
您好，PathCon这个工作十分的有意义！我很感兴趣！ 在复现代码是，我发现代码实现中在model.py的line 106，待预测的关系被加入了edge_list，然后在line 170，当hop=0，i=0时，待预测的关系将会被当作self_vector被聚合，也就是在训练的时候就使用到的待预测的关系信息，但是理论上不应该有这样的信息进入模型训练？请问是这样吗？
您好，感谢您对我们工作的兴趣！在model.py的71行有定义一个mask_list，它是在118-120行计算的，用途就是把当前的待预测的关系从计算中排除（aggregators.py的第32行）。所以模型是看不到待预测的边的信息的。谢谢！
非常感谢您的回答！但是我发现mask_list只对neighbor做了mask运算（aggregators.py的第32行），没有对self_vector做mask运算，那么当hop=0，i=0的时候，待预测的关系将会被当作self_vector参与运算，作为公式11的$s^i$，如（aggregators.py的第92行），再次感谢您的解答！
是的，待预测的边本身也会一直在计算和更新自己的embedding。但是注意到：1. 它不会被其它边当成是自己的邻居，所以它不会影响其它边的计算；2. 待预测的边在最后一个GNN里面是不会参与运算的，model.py的123-148行里面，最后一层GNN的self_included都是False，这表明最后一层的GNN不会把边自己的embedding考虑进来，所以待预测的边虽然一直在更新自己的embedding，但是最后一次GNN的时候，模型只考虑了head和tail两个节点的embedding来去预测。