Enhanced Unsupervised Graph Embedding via Hierarchical Graph Convolution Network
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Graph embedding aims to learn the low-dimensional representation of nodes in the network, which has been paid more and more attention in many graph-based tasks recently.
Graph Convolution Network (GCN) is a typical deep semisupervised graph embedding model, which can acquire node representation from the complex network.
However, GCN usually needs to use a lot of labeled data and additional expressive features in the graph embedding learning process, so the model cannot be effectively applied to undirected graphs with only network structure information.
In this paper, we propose a novel unsupervised graph embedding method via hierarchical graph convolution network (HGCN).
Firstly, HGCN builds the initial node embedding and pseudo-labels for the undirected graphs, and then further uses GCNs to learn the node embedding and update labels, finally combines HGCN output representation with the initial embedding to get the graph embedding.
Furthermore, we improve the model to match the different undirected networks according to the number of network node label types.
Comprehensive experiments demonstrate that our proposed HGCN and HGCN∗ can significantly enhance the performance of the node classification task.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, H.& Zhou, J. J.& Li, R.. 2020. Enhanced Unsupervised Graph Embedding via Hierarchical Graph Convolution Network. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196149
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, H.…[et al.]. Enhanced Unsupervised Graph Embedding via Hierarchical Graph Convolution Network. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196149
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, H.& Zhou, J. J.& Li, R.. Enhanced Unsupervised Graph Embedding via Hierarchical Graph Convolution Network. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196149
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1196149
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر