【摘 要】
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图节点的低维嵌入在各种预测任务中是非常有用的,如蛋白质功能预测、内容推荐等。然而,多数方法不能自然推广到不可见节点。图采样聚合算法(Graph Sample and Aggregate,Grap
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672227)
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图节点的低维嵌入在各种预测任务中是非常有用的,如蛋白质功能预测、内容推荐等。然而,多数方法不能自然推广到不可见节点。图采样聚合算法(Graph Sample and Aggregate,Graphsage)虽然可以提高不可见节点生成嵌入的速度,但容易引入噪声数据,且生成的节点嵌入的表示能力不高。为此,文中提出了一种基于KNN与矩阵变换的图节点嵌入归纳式学习算法。首先,通过KNN选取K个邻节点;然后,根据聚合函数生成聚合信息;最后,利用矩阵变换与全连接层对聚合信息和节点信息进行计算,得到新的节点嵌入。为了有
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