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基于网络结构设计的图神经网络特征选择方法
被引量：
1
1
作者
徐大鹏
侯新民
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期663-670,共8页
近年来,研究人员针对图神经网络(GNN)提出了许多改进的模型架构设计,推动了各种预测任务的性能提升。但大多数GNN变体在开始都认为节点的特征同等重要,而实际情况并非如此。针对这个问题,提出一种特征选择方法来改进现有模型,并为数据...
近年来,研究人员针对图神经网络(GNN)提出了许多改进的模型架构设计,推动了各种预测任务的性能提升。但大多数GNN变体在开始都认为节点的特征同等重要,而实际情况并非如此。针对这个问题,提出一种特征选择方法来改进现有模型,并为数据集选择出重要特征子集。所提方法由特征选择层和标签-特征单独映射两个组件构成。在特征选择层中使用Softmax归一化器和特征“软选择器”进行特征选择,在标签-特征单独映射思想下设计模型结构,为不同的标签选择对应的相关特征子集,并将多个相关特征子集作集合并运算得到最终数据集的重要特征子集。选取图注意力网络(GAT)和GATv2模型为基准模型,将算法应用到基准模型中得到新模型。实验结果表明,所提模型在6个数据集上执行节点分类任务时,准确率相较于基准模型提升了0.83%~8.79%;新模型也为6个数据集选择了对应的重要特征子集,这些重要特征子集的特征数量占各自数据集总特征数的3.94%~12.86%,将重要特征子集作为基准模型的新输入后仍然获得了95%以上的准确率(使用了所有特征),即在保证准确率的基础上减小了模型的规模。可见,所提方法能够提高节点分类准确率,并有效地为数据集选择对应的重要特征子集。
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关键词
图神经网络
图注意力网络
特征选择
节点分类
深度学习
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职称材料
理想幂次的ai-不变量
2
作者
田世新
申伊塃
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期349-359,共11页
在Lu和O’Rourke最近的工作基础上,我们研究了分次理想及其幂次的ai-不变量.设R和S是域K上的两个多项式环,T=S?KR,I和J分别是R和S中的分次理想.我们利用I和J的信息研究ai(T/(I+J+mn)k)的性质.再设k≥2,并令Δ为一个k维复形且IΔ是其Stan...
在Lu和O’Rourke最近的工作基础上,我们研究了分次理想及其幂次的ai-不变量.设R和S是域K上的两个多项式环,T=S?KR,I和J分别是R和S中的分次理想.我们利用I和J的信息研究ai(T/(I+J+mn)k)的性质.再设k≥2,并令Δ为一个k维复形且IΔ是其Stanley-Reisner理想.我们研究I■的ai-不变量.
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关键词
ai-不变量
局部上同调
复形
形式幂
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职称材料
题名
基于网络结构设计的图神经网络特征选择方法
被引量：
1
1
作者
徐大鹏
侯新民
机构
中国科学技术大学
数学
科学
学院
中国科学院
吴文俊
数学
重点
实验室
(
中国科学技术大学
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期663-670,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(12071453)
国家重点研发计划项目(2020YFA0713100)。
文摘
近年来,研究人员针对图神经网络(GNN)提出了许多改进的模型架构设计,推动了各种预测任务的性能提升。但大多数GNN变体在开始都认为节点的特征同等重要,而实际情况并非如此。针对这个问题,提出一种特征选择方法来改进现有模型,并为数据集选择出重要特征子集。所提方法由特征选择层和标签-特征单独映射两个组件构成。在特征选择层中使用Softmax归一化器和特征“软选择器”进行特征选择,在标签-特征单独映射思想下设计模型结构,为不同的标签选择对应的相关特征子集,并将多个相关特征子集作集合并运算得到最终数据集的重要特征子集。选取图注意力网络(GAT)和GATv2模型为基准模型,将算法应用到基准模型中得到新模型。实验结果表明,所提模型在6个数据集上执行节点分类任务时,准确率相较于基准模型提升了0.83%~8.79%;新模型也为6个数据集选择了对应的重要特征子集,这些重要特征子集的特征数量占各自数据集总特征数的3.94%~12.86%,将重要特征子集作为基准模型的新输入后仍然获得了95%以上的准确率(使用了所有特征),即在保证准确率的基础上减小了模型的规模。可见,所提方法能够提高节点分类准确率,并有效地为数据集选择对应的重要特征子集。
关键词
图神经网络
图注意力网络
特征选择
节点分类
深度学习
Keywords
Graph Neural Network(GNN)
Graph ATtention network(GAT)
feature selection
node classification
deep learning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
理想幂次的ai-不变量
2
作者
田世新
申伊塃
机构
中国科学技术大学
数学
科学
学院
中国科学院
吴文俊
数学
重点
实验室
(
中国科学技术大学
)
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期349-359,共11页
基金
Supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities(AHY150200)
文摘
在Lu和O’Rourke最近的工作基础上,我们研究了分次理想及其幂次的ai-不变量.设R和S是域K上的两个多项式环,T=S?KR,I和J分别是R和S中的分次理想.我们利用I和J的信息研究ai(T/(I+J+mn)k)的性质.再设k≥2,并令Δ为一个k维复形且IΔ是其Stanley-Reisner理想.我们研究I■的ai-不变量.
关键词
ai-不变量
局部上同调
复形
形式幂
Keywords
a_i-invariants
local cohomology
complex
symbolic power
分类号
O153.3 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络结构设计的图神经网络特征选择方法
徐大鹏
侯新民
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
理想幂次的ai-不变量
田世新
申伊塃
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
0
在线阅读
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职称材料
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