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基于图粗化的层次图池化方法研究
1
作者
陈洁
薛远远
+2 位作者
曹京晶
赵姝
张燕平
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第3期483-489,共7页
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)已被证明能有效对图结构数据进行建模,池化机制在使用GNN模型提取图层次特征过程中至关重要,近年来已经引起了越来越多研究者们的关注.现有基于聚类的层次图池化方法要么需要增加额外的神经网...
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)已被证明能有效对图结构数据进行建模,池化机制在使用GNN模型提取图层次特征过程中至关重要,近年来已经引起了越来越多研究者们的关注.现有基于聚类的层次图池化方法要么需要增加额外的神经网络层以实现特征图的粗化;要么不能从全局角度捕获节点在图中的重要性大小.针对以上问题,本文提出一种基于图粗化的层次图池化方法(Hierarchical Graph Pooling Based on Graph Coarsening, HGP-GC),用于学习图的层次特征表示.该方法主要包括图结构粗化和图属性粗化两个部分.利用结构粗化实现特征图尺寸的缩减;利用属性粗化突显图中重要节点对图级表示的关键作用.通过将HGP-GC池化策略与现有神经网络相结合,在不同规模公共数据集上的图分类实验结果证明了HGP-GC的有效性.
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关键词
图
神经网络
图
池化
层次图表示学习
节点重要性
图
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职称材料
题名
基于图粗化的层次图池化方法研究
1
作者
陈洁
薛远远
曹京晶
赵姝
张燕平
机构
计算智能与信号处理教育部重点实验室
安徽大学计算机科学与技术学院
安徽省信息材料与智能传感重点实验室
科学技术部科技人才交流开发服务中心
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第3期483-489,共7页
基金
国家重点研发计划子课题项目(2017YFB1401903)资助
国家自然科学基金项目(61876001)资助
安徽省高校自然科学基金项目(KJ2021A0039)资助。
文摘
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)已被证明能有效对图结构数据进行建模,池化机制在使用GNN模型提取图层次特征过程中至关重要,近年来已经引起了越来越多研究者们的关注.现有基于聚类的层次图池化方法要么需要增加额外的神经网络层以实现特征图的粗化;要么不能从全局角度捕获节点在图中的重要性大小.针对以上问题,本文提出一种基于图粗化的层次图池化方法(Hierarchical Graph Pooling Based on Graph Coarsening, HGP-GC),用于学习图的层次特征表示.该方法主要包括图结构粗化和图属性粗化两个部分.利用结构粗化实现特征图尺寸的缩减;利用属性粗化突显图中重要节点对图级表示的关键作用.通过将HGP-GC池化策略与现有神经网络相结合,在不同规模公共数据集上的图分类实验结果证明了HGP-GC的有效性.
关键词
图
神经网络
图
池化
层次图表示学习
节点重要性
图
分类
Keywords
graph neural network
graph pooling
hierarchical graph representation learning
node importance
graph classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图粗化的层次图池化方法研究
陈洁
薛远远
曹京晶
赵姝
张燕平
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
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