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摘要:本发明涉及涉及图神经网络和异构图表示学习技术领域,具体涉及一种基于关系感知标签传播的异构图节点分类方法,包括以下步骤:先根据给定的异构网络,然后对不同类型的节点进行类型特定的线性变换,并将他们的特征投影到公共特征空间,对异构网络中的目标节点,设计关系感知标签传播算法,并通过关系子图生成伪标签,随后采用基于类型注意机制的双层聚合策略进行信息传递,并将节点的多层次信息进行有效融合,使得节点特征表示更加丰富和准确。本发明通过设计关系感知标签传播方法获取伪标签,利用基于类型注意机制的双层聚合进行异构消息传递,并结合多目标优化策略,显著提高了分类性能和鲁棒性。
主权项:1.一种基于关系感知标签传播的异构图节点分类方法,其特征在于,包括以下步骤:S110、根据给定的异构网络,对不同类型的节点进行类型特定的线性变换,并将他们的特征投影到公共特征空间;S120、对异构网络中的目标节点,设计关系感知标签传播算法,并通过关系子图生成伪标签;S130、采用基于类型注意机制的双层聚合策略进行信息传递,并将节点的多层次信息进行有效融合,使得节点特征表示更加丰富和准确;S140、在分类器中采用不平衡损失函数进行节点分类任务,结合关系感知标签传播算法和双层聚合策略形成一个多目标优化问题,实现端到端训练整个模型。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中国矿业大学 一种基于关系感知标签传播的异构图节点分类方法
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