基于特征和图结构信息增强的多教师学习图神经网络
Multi-teacher learning graph neural network based on feature and graph structure information augmentation
1. 华东理工大学 信息科学与工程学院, 上海 200237
2. 大数据流通与交易技术国家工程实验室 商业智能与可视化技术研究中心, 上海 200436
3. 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心, 上海 200072
4. 上海第二工业大学 计算机与信息工程学院, 上海 201209
摘要
近年来，图神经网络对图数据强大的表征能力和建模能力使其在诸多领域广泛应用并取得了重大突破。然而，现有模型往往倾向于对图卷积聚合策略和网络结构进行优化，缺乏了对图数据自身先验知识的探索。针对上述问题，通过知识蒸馏的方法，设计了一种基于特征信息和结构信息增强的多教师学习图神经网络，打破了现有模型对于数据先验知识提取的局限性。针对图数据背后所蕴涵的丰富特征与结构信息，分别设计了节点特征和边的数据增强方式。在此基础上，将原始数据和增强后的数据通过多教师学习模块进行知识嵌入，使得学生模型学习到更多关于数据的先验知识。在Cora、Citeseer和PubMed数据集上，节点分类准确率分别提升了1%、1.3%、1.1%。实验结果表明，提出的信息增强的多教师学习模型能够有效地捕获先验知识。
基金项目
上海市科学技术委员会科研计划项目(22DZ1204903,22511104800)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0765
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2013-2018
文章编号: 1001-3695(2023)07-014-2013-06
发布历史
[2023-02-15] 优先出版
[2023-07-05] 印刷出版
引用本文
张嘉杰, 过弋, 王家辉. 基于特征和图结构信息增强的多教师学习图神经网络 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (7): 2013-2018. (Zhang Jiajie, Guo Yi, Wang Jiahui. Multi-teacher learning graph neural network based on feature and graph structure information augmentation [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (7): 2013-2018. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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