10.3969/j.issn.1000-386x.2023.03.044
基于子图划分的多尺度节点分类方法
为了解决深度图神经网络中存在的过平滑问题,提出一种基于子图划分的多尺度节点分类方法.该方法以Graph-Inception网络结构为核心,采用一种基于子图划分的数据预处理方法,通过改变图中的网络结构,优化特征聚集方式,有效地抑制了冗余搜索带来的过平滑问题;利用不同尺寸卷积核的组合来提取目标节点多尺度邻域的特征信息,以实现对图神经网络深度扩展的等效,一定程度上抑制了深层网络结构带来的过平滑问题.实验结果表明,该方法能够有效地抑制图神经网络中出现的过平滑问题,在基准数据集PPI、Reddit和Amazon上的分类准确率都得到了不同程度的提高.
子图划分、多尺度、图神经网络、节点分类
40
TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;教育部重点实验室基金;教育部重点实验室基金;广西教育大数据与网络安全协同创新中心项目;广西自然科学基金重点项目
2023-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
281-286
