附加特征图增强的图卷积神经网络

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孙隽姝

作者： 孙隽姝;王树徽;杨晨雪;黄庆明;郑振刚

作者机构：

关键词： 图表示学习;图神经网络;信息传播;图卷积网络;节点分类

期刊名称： 计算机学报

ISSN： 0254-4164

年卷期： 2023 年 09 期

页码： 1900-1918

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 近年来,图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)凭借其简单的网络结构、在图上任务中展现出的优异性能,受到了学术界和工业界的广泛关注.然而GCN也存在着在浅层时信息传播范围过小、特征提取不充分的缺陷.针对这一问题,本研究提出附加特征图模型(Additional Feature Graph,AFG).AFG通过引入图的节点结构特征(度特征),对度相同的节点随机增加连边、缩短信息传播距离.AFG并不是独立的图神经网络模型,而是作为一种附加技术与GCN及其相关模型配合使用.实验显示,在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上AFG能够对浅层主干模型实现显著性能增益,帮助主干模型性能超越了其他以提升模型特征提取能力、改善欠传播情况为目的进行设计的模型.本研究进一步分析了AFG与DropEdge——一种随机切断原始图连边的附加技术——的区别与联系,并通过实验证明附加特征图模型与DropEdge模型共同使用的可行性,以及两者间存在一定的互补性.结合使用两种附加技术可以实现更大的节点分类准确度增益.

分类号： TP183`O157.5

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