基于生成对抗网络的多标签节点分类研究

摘要：

节点分类被广泛应用于社交网络等网络数据处理之中,为了进行节点分类研究,考虑使用生成对抗网络GAN来得到节点表示,从而得到良好的节点分类效果.在此基础上,提出了节点分类生成对抗网络NC-GAN模型.该模型通过生成对抗网络进行二元博弈,同时考虑网络中的连通性分布和节点之间的相似度,以获得更加拟合网络的节点表示,再通过节点表示进行分类,获得良好的分类效果.为了验证效果,与DeepWalk、GraphGAN等节点表示模型和图卷积网络模型分别在链接预测和节点分类2方面进行对比,在链接预测上该模型仅弱于GraphGAN模型,但在节点分类上均优于其他模型.

关键词：生成对抗网络、多标签、节点分类

所属期刊栏目：43

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;吉林省科技发展计划;吉林省科技厅优秀青年人才基金;吉林省发改委项目;吉林省教育厅科研项目

在线出版日期：2021-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：280-287