基于重启随机游走的图自编码器OA北大核心CSCDCSTPCD
Adaptive graph auto-encoder based on restarted random walk
针对现有的图自编码器无法捕捉图中节点之间的上下文信息的问题,提出基于重启随机游走的图自编码器.首先,构造两层图卷积网络编码图的拓扑结构和特征,同时进行重启随机游走捕捉节点之间的上下文信息;其次,为了聚合重启随机游走和图卷积网络获得的表示,设计自适应学习策略,根据两种表示的重要性自适应地分配权重.为了证明该方法的有效性,将图最终的表示应用于节点聚类和链路预测任务.实验结果表明,与基线方法相比,提出的方法实现了更先进的性能.
李琳;梁永全;刘广明
山东科技大学 计算机科学与工程学院,山东 青岛266590山东科技大学 计算机科学与工程学院,山东 青岛266590山东科技大学 计算机科学与工程学院,山东 青岛266590
信息技术与安全科学
图嵌入网络表示学习图自编码器图卷积网络重启随机游走自适应学习策略
《计算机应用研究》 2021 (10)
3009-3013,5
国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804406)
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