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基于超图的图卷积网络半监督学习( Semi-supervised Learning with Graph Convolutional Networks Based on Hypergraph )
Y Li Y Wan X Liu
图卷积网络（Graph colvolutional networks,GCNs）依靠图的结构来聚合邻居信息以输出鲁棒的节点嵌入，已经成为半监督分类任务的流行模型。然而，大多数现有的GCNs忽略了图结构质量的重要性，从而输出了次优的分类性能。本文提出了一种新的图学习方法来输出高质量的图结构，以最终提高下游GCN模型（HS-GCN）的分类性能。具体地说，所提出的图学习方法采用自适应图学习来捕捉数据内在的低层相关性，并从超图中学习更有用的高层相关性。此外，将稀疏学习和低秩约束分别与图学习相结合，去除冗余信息，得到一种紧凑的图结构，以促进GCNS的信息聚合。实验结果表明，我们提出的图学习方法的图结构可以显著提高GCNS的分类性能。
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