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基于邻域采样的异质网络链接预测算法

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面对规模日益增长的图数据,传统的图卷积模型直接在大规模图上进行训练需要耗费大量的计算资源和时间,采样方法通过灵活构建输入模型中的数据成为缓解这一问题的常用措施.现有采样方法多针对同质网络,并且在考虑训练过程中出现的邻居爆炸、训练成本过大的问题时仍然存在欠缺.为解决大规模网络训练的这一缺陷,论文提出一种基于邻域子图采样的训练框架,使得图卷积网络能够在大规模异质网络上高效地完成训练.具体而言,论文方法首先将邻域采样和批量处理结合起来,利用k阶采样器对完整的异质网络进行采样得到批量邻域子图,然后使用关系图卷积模型对各子图进行特征提取,从而获得链接预测评分.为了评估该采样算法的有效性,论文在三种规模不同的异质网络数据集FB15k-237,FB-Toy,WN18上进行链接预测任务实验.实验表明,添加提出的邻域采样方法的关系图卷积模型与基线相比能够显著提升在大规模异质图中链接预测任务的准确率以及模型训练速度.
Heterogeneous Network Link Prediction Algorithm Based on Neighborhood Sampling

刘臣、谢宁静、周立欣

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上海理工大学管理学院 上海 200093

邻域采样 异质网络 图卷积模型 邻域子图 链接预测

国家自然科学基金面上项目上海市哲学社会科学规划一般项目中国博士后科学基金面上项目(第六十九批)

717741112021BTQ0032021M692135

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.10.001

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(10)
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