基于动态超图小波神经网络的半监督超图节点分类
Semi-supervised hypergraph node classification based on dynamic hypergraph wavelet neural network
1. 武汉科技大学 计算机科学与技术学院, 武汉 430065
2. 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室, 武汉 430065
3. 中国标准化研究院, 北京 100088
摘要
半监督超图节点分类任务旨在利用少量节点的标签信息，预测未标记节点的标签，在复杂网络分析和应用中具有重要意义。现有半监督超图节点分类模型主要存在以下两点不足：a) 神经网络层数增加后，忽视隐藏的高阶关系；b) 模型时间复杂度高。因此，提出了一种新的动态超图小波神经网络(Dynamic hypergraph wavelet neural networks，DHGWNN)，解决半监督超图节点分类问题。一方面，提出了一种基于k-NN、k-Hop和注意力机制的超图动态构建方法，挖掘节点之间隐藏的高阶关系，进一步丰富超图特征嵌入；另一方面，使用超图上的小波变换，构建了一种超图小波卷积网络，并重新推导了卷积更新公式，以解决模型时间复杂度高的问题。4个引文网络真实数据集上的实验结果表明：提出方法的分类性能优于基线模型。
基金项目
新一代人工智能国家科技重大专项(2020AAA0108503)
国家自然科学基金资助项目(62372342)
武汉科技大学"十四五"湖北省优势特色学科(群)项目(2023D0301)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0129
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第12期
发布历史
[2024-09-06] 优先出版
引用本文
庞俊, 程俊澳, 林晓丽, 等. 基于动态超图小波神经网络的半监督超图节点分类 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0129. (Pang Jun, Cheng Jun’ao, Lin Xiaoli, et al. Semi-supervised hypergraph node classification based on dynamic hypergraph wavelet neural network [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0129. )
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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