融合全局和局部特征的胶囊图神经网络

摘要：

针对胶囊图神经网络训练中得到的只有整体结构信息,并且随着层数的增加,节点的结构特征信息会丢失的问题,本文提出融合全局和局部特征的胶囊图神经网络.首先,改进了Node2vec,将节点的属性信息引入随机游走过程中,从而在生成网络表示时综合考虑了网络结构和节点的属性;然后,将改进的Node2vec引入胶囊图神经网络,设计了一个融合全局和局部特征的胶囊图神经网络.通过实验发现,本文模型在训练时的收敛速度更快,在图分类任务上的准确率有所提高.

关键词：计算机应用技术、网络表示学习、复杂网络、图神经网络

所属期刊栏目：51

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB1004101

在线出版日期：2022-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1048-1054