基于高阶邻域信息交互的自监督异质图嵌入算法
Self-supervised heterogeneous graph embedding algorithm based on higher-order neighborhood information interaction
1. 石家庄铁道大学 a. 信息科学与技术学院; b. 河北省电磁环境效应与信息处理学科重点实验室; c. 石家庄市人工智能重点实验室, 石家庄 050043
2. 河北省科学院 应用数学研究所, 石家庄 050081
3. 沈阳师范大学 软件学院, 沈阳 110034
摘要
针对当前自监督神经网络算法在获取邻域节点权重时，没有考虑到高阶节点信息影响的问题，提出一种基于高阶邻域信息交互的自监督异质图嵌入方法SSHGEA-HNI(self-supervised heterogeneous graph embedding algorithm based on higher-order neighborhood information interaction)，其通过在注意力机制中添加前馈全连接层来捕获高阶邻域节点特征，从而提升局部优化能力，增强模型性能。该模型由标签产生模块和嵌入学习模块组成。标签产生模块通过标签传播产生节点的伪标签，伪标签作为监督信号来指导嵌入产生模块生成嵌入。嵌入学习模块通过高阶邻域信息交互的注意力机制产生嵌入和注意力系数，注意力系数用于指导标签产生模块产生伪标签。在每次迭代中，两个模块共享节点注意力系数，促进两个模块之间相互利用与增强。在4个真实异质图数据集上进行了实验，其中多数数据集的聚类任务和分类任务上均有提升，实验结果表明该模型可以有效的利用高阶节点信息。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62106157)
河北省自然科学基金资助项目(F2024210005)
石家庄铁道大学高等教育教学研究项目(Y2023-13)
河北省科学院科技计划项目(24606)
河北省高等教育学会"十四五"规划项目(GJXH2024-079)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0493
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第7期
发布历史
[2025-03-14] 优先出版
引用本文
董家浩, 武永亮, 王志强, 等. 基于高阶邻域信息交互的自监督异质图嵌入算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0493. (Dong Jiahao, Wu Yongliang, Wang Zhiqiang, et al. Self-supervised heterogeneous graph embedding algorithm based on higher-order neighborhood information interaction [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0493. )
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
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