We address the problem of semi-supervised learning in relational networks,
networks in which nodes are entities and links are the relationships or
interactions between them. Typically this problem is confounded w
本文提出一种用于半监督图节点分类的 “图推理学习”(GIL) 框架，通过学习节点标签的推理，提高分类性能，定义节点属性、节点路径和局部拓扑结构之间的结构关系，从而方便地从一个节点推导出另一个节点的推理，通过在训练节点到验证节点上进行结构关系的元优化，使学习到的图推理能力更好地适应测试节点。在四个基准数据集上进行了全面评估，结果表明，与半监督节点分类任务中最先进的方法相比，我们提出的 GIL 方法具有卓越的性能。