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基于可微池化的层级图相似性学习
1
作者
吴磊
李晓楠
李冠宇
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第7期2013-2020,共8页
目前,大多数关于图相似性学习的工作仅考虑图级匹配或节点级匹配,忽略了多层级的粗图级匹配,为解决该问题提出一种可微池化层级图匹配网络(PHMN)模型。逐层将图的节点表示进行软聚类进而将源图转化为尺寸缩小的粗图;在图对上使用多角度...
目前,大多数关于图相似性学习的工作仅考虑图级匹配或节点级匹配,忽略了多层级的粗图级匹配,为解决该问题提出一种可微池化层级图匹配网络(PHMN)模型。逐层将图的节点表示进行软聚类进而将源图转化为尺寸缩小的粗图;在图对上使用多角度多层级的跨图匹配层,获取匹配矩阵;由注意力机制将图对匹配矩阵转化为匹配向量后,传入LSTM模型和多层感知机进行相似度预测。该模型在图回归任务和图分类任务的对比实验中,分别取得8项最优表现和6项最优表现。
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关键词
图神经网络
图相似性学习
可微池化
图匹配
相似性搜索
图编辑距离
注意力机制
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题名
基于可微池化的层级图相似性学习
1
作者
吴磊
李晓楠
李冠宇
机构
大连海事大学信息科学技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第7期2013-2020,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61976032、62002039)。
文摘
目前,大多数关于图相似性学习的工作仅考虑图级匹配或节点级匹配,忽略了多层级的粗图级匹配,为解决该问题提出一种可微池化层级图匹配网络(PHMN)模型。逐层将图的节点表示进行软聚类进而将源图转化为尺寸缩小的粗图;在图对上使用多角度多层级的跨图匹配层,获取匹配矩阵;由注意力机制将图对匹配矩阵转化为匹配向量后,传入LSTM模型和多层感知机进行相似度预测。该模型在图回归任务和图分类任务的对比实验中,分别取得8项最优表现和6项最优表现。
关键词
图神经网络
图相似性学习
可微池化
图匹配
相似性搜索
图编辑距离
注意力机制
Keywords
graph neural networks
graph similarity learning
DiffPool
graph matching
similarity search
graph edit distance
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可微池化的层级图相似性学习
吴磊
李晓楠
李冠宇
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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