Jul, 2020

基于标签一致性的图神经网络用于半监督节点分类

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TL;DR本文提出了基于标签一致性的图神经网络（LC-GNN），扩大了 GNN 中的节点感受野，利用未连接但标签相同的节点对。在基准数据集上的实验证明，LC-GNN 在图形半监督节点分类方面优于传统的 GNN，在只有少数标记节点的稀疏场景中也表现出优越性。
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发现论文，激发创造
  • 标签噪声下的图学习

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    Jun, 2023

  • 图卷积神经网络学习什么？

    本文研究了 Graph Convolutional Neural Networks 在半监督节点分类中的表现。实验发现，节点的相似度和 GCN 的性能有正相关关系，并且 GCN 在同一类中节点邻居的一致性和唯一性对性能影响显著。

    Jul, 2022

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    该研究提出了一种名为 N-GCN 的模型，将图卷积网络和随机游走中的信息融合，训练多个 GCNs 实例，并学习组合不同距离下的节点对的实例输出，实现优化分类目标。实验证明，该模型在节点分类任务上表现优异，具有良好的通用性和鲁棒性。

    Feb, 2018

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    Mar, 2020

  • 节点分类的全局 - 局部图神经网络

    提出了一种名为 Global-Local-GNN (GLGNN) 的方法，通过利用全局和局部信息以及节点标签和特征的学习，提高了节点分类 GNNs 的性能，并显示了全局信息利用对节点分类的重要性。

    Jun, 2024

  • NRGNN: 在稀疏和嘈杂标记图上训练标签噪声抵抗力图神经网络

    本文提出了一种抵抗标签噪声的新型图神经网络，通过链接具有高特征相似性的未标记节点和已标记节点以及精确的伪标签来提高半监督节点分类的准确性，并在真实数据集上进行了广泛的实验研究。

    Jun, 2021

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    Jan, 2022

  • 半监督学习的图拉普拉斯正则化图卷积网络

    本文提出了一种图拉普拉斯图卷积网络 (gLGCN) 方法，该方法通过编码图结构和节点特征同时保持局部不变性约束，用于图数据表示和半监督分类，并在实验中证明了其有效性。

    Sep, 2018

  • 贝叶斯图卷积神经网络用于半监督分类

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    Nov, 2018

  • 半监督学习中图卷积网络的深入洞察

    本文研究机器学习领域的图半监督学习，提出了基于图卷积网络的深度学习方法，解决了图卷积网络机制不清晰及需要大量标注数据的问题，并针对浅层结构的限制提出了弱监督训练的方法。经过广泛实验验证，研究结果具有实际应用价值。

    Jan, 2018