语义增强的完全不平衡标签网络表示学习算法

摘要：

在网络表示学习的研究中,数据的不完整性问题是一个重要问题,该问题使现有的表示学习算法难以达到预期效果.近年来,不少学者针对此类问题提出了解决方法,这些方法大多仅考虑标签信息本身的缺失问题,对数据不平衡性涉及较少,尤其是某一类别标签完全缺失的完全不平衡问题.解决这类问题的学习算法并不完善,主要存在的问题是在聚合邻域特征时侧重于考虑网络结构信息,未利用属性特征与语义特征间的关系来增强表示结果.为了解决以上问题,提出了融合属性特征与结构特征的SECT(Semantic Information Enhanced Network Embedding with Completely Imbalanced Labels)方法.首先,在考虑属性空间和语义空间关系的基础上,引入注意力机制进行监督学习,得到语义信息向量;然后,应用变分自编码器无监督提取结构特征以增强算法的鲁棒性;最后,在嵌入空间中融合语义与结构两种信息.将使用SECT算法得到的网络向量表示在Cora,Citeseer等数据集上进行测试,应用于节点分类任务时与RECT和GCN等算法相比,取得了0.86％1.97％的效果提升.网络向量表示的可视化结果显示,与其他算法相比,SECT算法的类间距离变大,类簇内部更加紧凑,能较清晰地区分类别边界.实验结果表明了SECT算法的有效性,SECT得益于更好地在低维嵌入空间中融合语义信息,有效提升了存在完全不平衡标签情况下的节点分类任务性能.

关键词：网络表示学习、图嵌入、图注意力网络、完全不平衡标签、变分自编码器

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金62072154

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：109-116