基于PyG库的多种类图神经网络对比研究

摘要：

各种各样的基于消息传递机制的图神经网络架构被提出,但是这些图神经网络在同一节点分类任务的表现性能如何缺少相应的研究.文章基于PyG图神经网络库,编写实验代码,包括数据集处理、图神经网络搭建和节点分类模型训练3个主要环节,实现对不同架构的图神经网络在节点分类任务上的对比.通过利用多指标衡量基于多种类的图神经网络构建的节点分类模型,最后得出最适合节点分类的图神经网络结构,并给出实验分析,同时提出了今后的研究方向.

关键词：图神经网络、PyG、消息传递、节点分类

所属期刊栏目：21

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：新一代人工智能技术应用交通运输行业研发中心基金;浙江省教育厅一般科研项目

在线出版日期：2022-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：21-26,49