论文部分内容阅读
为了解决当前图卷积网络需要依赖大型数据集，从而导致时间和空间复杂度上升问题，研究提出了基于自我监督学习策略的层智能图卷积网络(RRLFS-L-GCN)。首先，通过在层智能图卷积网络(Layer-wisegraph convolutional network,L-GCN)中添加多任务机制以提高算法的泛化能力；然后，设计一种随机删除固定步长边(randomly remove links with A fixed step,RRLFS)的自我监督学习策略，从而提出基于自我监督学习策略的层智能图卷积网络算法