图卷积神经网络基础图结构影响研究

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fondfood

【摘要】

：

为进一步提高基于图卷积神经网络的半监督图节点分类的准确率,本文研究了基础图结构对图卷积神经网络的影响.通过对数据集(Cora、Citeseer及Pubmed)的图结构进行可视化,发现数据集(Cora、Citeseer)的图结构均为非连通图.通过研究非连通图中图拉普拉斯矩阵的"0"特征值和特征向量的特性,提出了通过对图拉普拉斯矩阵的"0"特征值对应的特征向量进行相关运算处理,获取非连通图最大连通分量

【作者】

：

李社蕾周波杨博雄刘小飞

【机构】

：

三亚学院信息与智能工程学院,海南三亚572022

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

：

图傅里叶变换最大连通分量图神经网络图拉普拉斯矩阵

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