Problemet med att extrahera meningsfulla data genom grafanalys spänner över en rad olika områden, såsom internet, sociala nätverk, biologiska nätverk och många andra. Vikten av att effektivt kunna minera och lära av sådana data fortsätter att växa i takt med att allt mer strukturerade data blir tillgängliga. I detta dokument presenterar vi en enkel och skalbar halvövervakad inlärningsmetod för grafstrukturerade data där endast en mycket liten del av träningsdata är märkta. För att tillräckligt inbädda grafkunskapen utför vår metod grafkonvolution från olika vyer av rådata. I synnerhet är en dubbel graf konvolutionella neurala nätverk metod utformas för att gemensamt överväga de två väsentliga antagandena av semi-övervakad inlärning: (1) lokal konsekvens och (2) global konsekvens. Följaktligen är två konvolutionella neurala nätverk utformade för att inbädda den lokala-konsistens-baserade respektive global-konsistens-baserad kunskap, respektive. Med tanke på de olika datatransformationerna från de två nätverken, introducerar vi sedan en oövervakad temporal förlustfunktion för ensemblen. I experiment med både oövervakade och övervakade förlustfunktioner överträffar vår metod toppmoderna tekniker på olika datauppsättningar.
Genom att gemensamt beakta information om lokal och global överensstämmelse, presenteras dubbla diagramkonvolutionella nätverk REF för att hantera halvövervakad nodklassificering.
Dual Graph Convolutional Networks for Graph-Based Semi-Supervised Classification
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}