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基于图神经网络的网页分类( Web Page Classification Based on Graph Neural Network )
Tao Guo Baojiang Cui
网页是一种半结构化文档，除了文本信息外，还包含大量附加属性内容。传统的网页分类技术大多是基于文本的分类方法。它们忽略了网页文本的附加属性信息。提出了一种网页分类方法WEB-GNN。对这项工作的贡献主要有两个方面。首先，提出了一种基于文本视觉关联关系和DOM-tree层次关系的web页面图表示方法W2G，将文本节点重构为图表示，实现了web页面内容和结构的高效集成。我们的第二个贡献是提出了一种基于图卷积神经网络的网页分类方法。它以网页图形表示作为输入，通过图形卷积层集成文本特征和结构特征，生成高级网页特征表示。在Web-black数据集上的实验结果表明，该方法的性能明显优于纯文本方法。
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