【摘 要】
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节点分类被广泛应用于社交网络等网络数据处理之中,为了进行节点分类研究,考虑使用生成对抗网络GAN来得到节点表示,从而得到良好的节点分类效果。在此基础上,提出了节点分类
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学人工智能学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872161,61976103),吉林省科技发展计划(2018101328JC,20200201297JC),吉林省科技厅优秀青年人才基金(20170520059JH),吉林省发改委项目(2019C053-8),吉林省教育厅科研项目(JJKH20191257KJ)
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节点分类被广泛应用于社交网络等网络数据处理之中,为了进行节点分类研究,考虑使用生成对抗网络GAN来得到节点表示,从而得到良好的节点分类效果。在此基础上,提出了节点分类生成对抗网络NC-GAN模型。该模型通过生成对抗网络进行二元博弈,同时考虑网络中的连通性分布和节点之间的相似度,以获得更加拟合网络的节点表示,再通过节点表示进行分类,获得良好的分类效果。为了验证效果,与DeepWalk、GraphGAN等节点表示模型和图卷积网络模型分别在链接预测和节点分类2方面进行对比,在链接预测上该模型仅弱于GraphGA
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