在Iterative Classification算法中,第一步,我们要首先训练两个分类器(SVM、KNN等): 只考虑word vector的分类器。 综合考虑word vector和link vector的分类器。第二步,我们只根据word vector的分类器,即结点自身的属性,预测结点的标签。第三步,根据上一步预测出的标签,得到link vector。第...
概率关系分类器虽然没用上节点自身的信息,但迭代分类(Iterative Classification)用上了,它的基本思想如下: 通过节点自身的属性及其邻居节点的标签来进行分类。主要步骤如下: 1)Bootstrap阶段:对每个节点 ,定义一个向量 ,并训练一个基于向量 的分类器 来计算节点所述最佳的类别 (如SVM、KNN); 2)Iteration阶段:基于节...
2. Iterative Classification 2.1 算法过程 因为上述方法没有利用节点的特征,Iterative Classification 对这一点进行完善。整个过程分为两步: Bootstrap Phase: 为每个节点分配一个向量. 创建一分类器(local classifier) f(a_i) :使用节点自身特征,去预测每个节点的标签 Y_i. ;分类器可以是 SVM, kNN或者其他 It...
iterative classification的重要思想:综合节点属性及邻居标签对节点进行分类 每个节点有一向量ai 训练一个分类器,输入为ai 节点的邻居数目是多样的,因此可以集合使用:count,mode,proportion,mean, exists等 iterative classifiers的框架: 1. bootstrap phase: 节点特征向量的生成 训练分类器,分类器可使用SVM,KNN等 2. i...
因为上述方法没有利用节点的特征,Iterative Classification 对这一点进行完善。整个过程分为两步: Bootstrap Phase: 为每个节点分配一个向量. 创建一分类器(local classifier) :使用节点自身特征,去预测每个节点的标签 .;分类器可以是 SVM, kNN或者其他
Note:同样,类似的还有可以为每层单独计算 KNN graph。 下文将阐述DropEdge如何缓解过平滑问题,并且假设使用的所有层将共用一个AdropAdrop。 3.2 Preventing over-smoothing 过平滑原始定义:平滑现象意味着随着网络深度的增加,节点特征将收敛到一个固定的点。这种不必要的收敛限制了深度GCNs的输出只与图的拓扑相关,但与...
协作分类(Collective Classification)是一种有效的网络数据分类方法,它利用网络数据中节点间的关联关系,结合部分节点标签和属性,推断未知标签的节点的标签。它是一种半监督的节点分类方法。 ps:其实从经验来看,当有标签节点数量足够时,应当优先考虑有监督的节点分类算法。
马尔可夫假设,节点的标签取决于其邻节点的标签,实施 collective classification(翻译过来叫 集体分类。。) 具体分为三个步骤: 1、有标签样本训练分类器然后对无标签样本进行估计得到伪标签; 2、获取不同节点之间的相关性; 3、通过网络传播这些相关性; 4、不断迭代,直到收敛 ...
接着讲了第二种算法,iterative classification。 第一种方案 relational classifiers 仅仅根据标签进行迭代,完全浪费了节点的属性信息,显然如果节点之间的属性非常相似,那么节点的标签也很可能是一样的,所以iterative classification 的思路就是 同时利用节点的属性(特征矩阵)和标签; ...
Then we design a node similarity aggregation method to aggregate a k-nearest neighbor(kNN) graph constructed from the original graph with the feature graph learned from the MFGCN aggregation component to preserve node similarity. Finally, we employ contrastive learning to preserve node similarity ...