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基于潜在组分配及对比学习增强的符号二值图神经网络

Signed bipartite graph neural network enhanced by potential group assignment and contrast learning
吴勇1a
仝鑫2
高冠东1a,1b
马国富1a
1. 中央司法警官学院 a. 信息管理系; b. 数据科学与智能矫正技术研究中心, 河北 保定 071001
2. 中国人民公安大学 信息技术与网络安全学院, 北京 100038

摘要

针对符号二值网络的节点异质性及三角形形式平衡理论不适用性的问题,提出一种基于潜在类分配及对比学习增强的符号二值图神经网络模型,其通过同质和异质双空间的互相补充来充分提取网络的隐式和显式信息。在同质空间,采用可学习的潜在组对节点进行分配并将节点看做多个潜在组的组合,然后通过训练来自动挖掘节点间的信息。在异质空间,对节点邻居进行有方向区分的注意力聚合,然后采用网络重建的互信息对比学习来引导聚合过程以获得表达能力更强的表示向量。在符号链接预测任务上与多种相关模型进行对比实验,实验结果显示所提出的模型在四个真实数据集上采用四种评价指标获取的16个评价结果中,12个评价结果可以取得最优值,验证了所提出模型的有效性。

基金项目

教育部第二批新工科研究与实践资助项目(E-GKRWJC20202905)
国家社会科学基金重点项目(20AZD114)
河北省社会科学基金资助项目(HB21ZZ002)
河南省重点研发与推广项目(212102210165)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0497
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1389-1395
文章编号: 1001-3695(2023)05-016-1389-07

发布历史

[2023-01-04] 优先出版
[2023-05-05] 印刷出版

引用本文

吴勇, 仝鑫, 高冠东, 等. 基于潜在组分配及对比学习增强的符号二值图神经网络 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (5): 1389-1395. (Wu Yong, Tong Xin, Gao Guandong, et al. Signed bipartite graph neural network enhanced by potential group assignment and contrast learning [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (5): 1389-1395. )

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

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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