基于相似度随机游走聚合的图节点分类算法

车翔玖; 孙雨鹏

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231043

吉林大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (06) : 2069 -2075. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231043

基于相似度随机游走聚合的图节点分类算法

车翔玖, 孙雨鹏

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摘要

针对异质图节点分类任务中MLP、GCN等方法准确率相对较低的问题，提出了一种基于相似度随机游走聚合的图神经网络（SRW-GNN）。为降低异质性对节点嵌入的影响，SRW-GNN利用节点间的相似度作为概率进行随机游走，并将采样路径作为邻域以获取更多同质信息。为解决大多数现有GNN聚合器对节点顺序不敏感的问题，本文引入基于循环神经网络（RNN）的路径聚合器来同时提取路径中节点的特征和顺序信息。此外，节点对不同路径有不同的偏好，为了自适应地学习不同路径在节点编码中的重要性，采用注意力机制动态地调整各路径对最终嵌入的贡献。在多个常用的异质图数据集的实验结果表明，本文方法的准确率明显优于MLP、GCN、H2GCN、HOG-GCN等方法，验证了其在异质图节点分类任务中的有效性。