基于自监督信息增强的图表示学习OA北大核心CSTPCD
Graph Representation Learning Enhanced by Self-supervised In-formation
针对图表示学习模型依赖具体任务进行特征保留以及节点表示的泛化性有限等问题,本文提出一种基于自监督信息增强的图表示学习模型(Self-Variational Graph Auto Encoder,Self-VGAE).Self-VGAE首先使用图卷积编码器和节点表示内积解码器构建变分图自编码器(Variational Graph Auto Encoder,VGAE),并对原始图进行特征提取和编码;然后,使用拓扑结构和节点属性生成自监督信息,在模型训…查看全部>>
Graph representation learning models rely on specific task to preserve features,and the generaliza-tion of node representations are limited.Aiming at the above problems,a graph representation learning model Self-Variational Graph Auto Encoder(Self-VGAE)enhanced by self-supervised information is proposed in this article.Firstly,graph convolutional encoder and node representation inner product decoder are used to construct a VGAE.The feature extraction a…查看全部>>
袁立宁;文竹;冯文刚;刘钊
中国人民公安大学国家安全学院,北京 100038||广西警察学院信息技术学院,广西南宁 530028广西警察学院信息技术学院,广西南宁 530028中国人民公安大学国家安全学院,北京 100038中国人民公安大学研究生院,北京 100038
计算机与自动化
自监督信息图表示学习图变分自编码器图卷积网络对比损失
self-supervised informationgraph representation learninggraph variational auto encodersgraph convolutional networkscontrastive loss
《广西科学》 2024 (2)
323-334,12
国家重点研发计划项目(2023YFC3321604),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2022JKF02002),广西法学会法学研究课题(GFKT2023-C3)和广西哲学社会科学研究课题(23FTQ005)资助.
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