基于重构误差的同构图分类模型

摘要：

目前深度学习方法应用于图分类模型的重点集中在将卷积神经网络迁移到图数据领域,包括重定义卷积层和池化层.卷积操作泛化到图数据上是有效的方法,但无论是卷积还是池化都存在较大的改进空间,尤其是在提取网络拓扑结构信息方面.提出一种基于重构误差的同构图分类模型,一方面利用改进的同构图卷积网络WaveGIC增强提取拓扑结构信息能力;另一方面利用多重注意力机制表征全图,使得模型能够关注关键节点信息.由于网络加深过程,局部拓扑结构的特征表达越来越不明显.在分类损失基础上添加重构误差损失,使分类器同时考虑图的节点特征和拓扑结构.在基准数据集上的实验结果表明,提出的方法具有较高的图分类准确度.

关键词：图神经网络(GNN);图分类;重构误差;注意力机制

所属期刊栏目：16

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项2242020K40244

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：185-193