GraphSMOTE是一种针对图数据中类不平衡问题的新型策略。其主要内容和特点如下：核心思想：GraphSMOTE的核心在于构建一个嵌入空间，通过编码节点间的相似性来生成新的平衡样本。它同时训练一个edge generator模块来捕捉关系信息，确保新样本在保持图结构完整性的同时提供给GNN模型。主要优势：处理类不平衡：针对图...
本文将介绍一篇 Imbalance GNN 的经典论文 GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks,它是传统 SMOTE 技术在图结构环境上的迁移。 2 GraphSMOTE 将SMOTE 算法迁移到图结构数据主要存在的挑战为:1)SMOTE 算法只能合成新的样本,但图数据还需要新样本与原有样本的边;2)对于图结构...
GraphSMOTE的主要思想是在基于GNN获得的embedding空间中进行插值,生成少数类节点并预测生成节点与已有节点的链接,生成一个增强后的平衡图促进节点分类。 GraphSMOTE由四个组件组成:(1)基于GNN的特征提取器(encoder),用于学习节点表示;(2)节点生成器,在embedding空间中生成少数节点;(3)边生成器,为合成节点生成链接进而生成...
1.一种基于graphsmote的中医辨证方法,其特征在于,包括以下步骤: 2.根据权利要求1所述的一种基于graphsmote的中医辨证方法,其特征在于,步骤s1中,病人特征由病人症状、年龄、性别构成。 3.根据权利要求2所述的一种基于graphsmote的中医辨证方法,其特征在于,步骤s2中,将中医知识图输入到graphsage中进行特征聚合,特征聚合过...
GraphSMOTE 的组成部分:a GNNbased feature extractor; Synthetic Node Generation; Edge Generator; GNN Classifier;4.1 Feature ExtractorSMOTE 用于原始节点特征空间,带来的问题是:原始特征空间可能是稀疏和高维的,且特征空间不好; 未考虑图的结构,可能会导致次优的合成节点;...
GraphSMOTE 的主要思想是在基于 GNN 的 feature extractor 通过插值生成少数类 new samples,并利用 edge generator 补全关系信息,形成一个增广的平衡图。 GraphSMOTE 由四部分组成: GNN-based feature extractor (encoder),用于学习节点表示,保留节点属性和图拓扑结构信息来生成 new samples; ...
论文与代码链接: GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks | Papers With Code Quick Sildes: 问题与解决方案 主要结果和思考 这篇文章的标题就很简洁明了,快速介绍一下这篇文章。 任务:semi-supervised node classification 问题:class-imbalance造成的decision bias在图上的分...
如果直接训练 GNN model 可能存在依赖偏好导致模型性能欠佳,基于此本文提出了 GraphSMOTE ,GraphSMOTE 构造了一个嵌入空间来编码节点之间的相似性,基于此生成 new samples。此外,同时训练一个edge generator 来对关系信息进行建模提供给 new samples,该框架具备良好的可扩展性。 如果大家对大图数据上高效可扩展的 GNN 和...