超图神经随机扩散：用于不确定性估计的随机微分方程框架

论文提出HyperNSD，将超图表示建模为沿节点—超边关联结构演化的随机过程：神经漂移函数描述高阶扩散动力学，随机强迫函数刻画结构歧义与表示噪声。不确定性由随机表示轨迹的变异直接量化，并联合学习预测与不确定性传播。作者称理论分析覆盖适定性、扰动稳定性、置换等变性和数值收敛性，实验则评估了分布外检测与误分类检测。