Vi presenterar graf partition neurala nätverk (GPN), en förlängning av graf neurala nätverk (GNN) som kan hantera extremt stora grafer. GPN växlar mellan lokalt förökande information mellan noder i små subgrafer och globalt förökande information mellan subgraferna. För att effektivt partitionera grafer experimenterar vi med flera partitioneringsalgoritmer och föreslår även en ny variant för snabb bearbetning av storskaliga grafer. Vi testar i stor utsträckning vår modell på en mängd halvövervakade nodklassificeringsuppgifter. Experimentella resultat tyder på att GPN är antingen överlägsna eller jämförbara med de senaste metoderna på en mängd olika datauppsättningar för grafbaserad semiövervakad klassificering. Vi visar också att GPN kan uppnå liknande prestanda som vanliga GNN med färre spridningssteg.
I REF en graf partition neurala nätverk (GPN), en förlängning av graf neurala nätverk (GNN), användbart att arbeta med stora grafer beskrivs.
Graph Partition Neural Networks for Semi-Supervised Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}