연구진은 하이퍼그래프 신경망의 예측 불확실성을 다루는 새로운 프레임워크 HyperNSD를 제안했어요. HyperNSD는 하이퍼그래프 표현을 노드-하이퍼엣지 결합 구조에 따른 확률 과정으로 모델링하며, 학습 가능한 드리프트 및 강제 함수를 활용해 불확실성을 추정해요. 다양한 하이퍼그래프 벤치마크 실험 결과, HyperNSD는 예측 정확도를 유지하면서 이상 감지 및 오분류 탐지에 대한 신뢰할 수 있는 불확실성 추정을 달성했어요.