融合多重特征的噪声网络对齐方法

摘要

针对网络对齐任务中网络结构差异大和锚节点对噪声大的问题，提出一种基于多轮迭代的网络对齐方法。该方法在每轮迭代时使用多种启发式方法计算不同维度的节点特征，利用多重特征的组合来评估锚节点的可靠性，过滤其中潜在的噪声，增强每轮对齐过程的置信度；使用图神经网络增强无属性节点之间的一致性，减轻网络结构差异带来的影响。实验结果表明，该方法可以在高噪声的情况下具有高准确率，验证了其有效性。

关键词

网络对齐 / 图同构网络 / 噪声过滤 / 图元

基金资助

国家自然科学基金资助项目(62372431); 国家重点研发计划项目(2021QY1701,2023YFA1011602); 中国科学院青年创新促进会会员项目(2021100);中国科学院计算技术研究所创新项目(E261090); 国防科技创新项目