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融合全局和局部特征的胶囊图神经网络

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针对胶囊图神经网络训练中得到的只有整体结构信息,并且随着层数的增加,节点的结构特征信息会丢失的问题,本文提出融合全局和局部特征的胶囊图神经网络.首先,改进了Node2vec,将节点的属性信息引入随机游走过程中,从而在生成网络表示时综合考虑了网络结构和节点的属性;然后,将改进的Node2vec引入胶囊图神经网络,设计了一个融合全局和局部特征的胶囊图神经网络.通过实验发现,本文模型在训练时的收敛速度更快,在图分类任务上的准确率有所提高.
Capsule graph neural network based on global and local features fusion

钱榕、张茹、张克君、金鑫、葛诗靓、江晟

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北京电子科技学院 研究生部,北京 100070

西安电子科技大学 计算机科学与技术学院,西安 710071

长光卫星技术有限公司,长春 130000

中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,长春 130033

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计算机应用技术 网络表示学习 复杂网络 图神经网络

国家重点研发计划项目

2018YFB1004101

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200034

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(3)
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