基于動態(tài)超圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半監(jiān)督超圖節(jié)點分類

摘要： 半監(jiān)督超圖節(jié)點分類任務(wù)旨在利用少量節(jié)點的標簽信息，預(yù)測未標記節(jié)點的標簽，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析和應(yīng)用中具有重要意義?，F(xiàn)有半監(jiān)督超圖節(jié)點分類模型主要存在以下兩點不足：a）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增加后，忽視隱藏的高階關(guān)系；b）模型時間復(fù)雜度高。因此，提出了一種新的動態(tài)超圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（dynamic hypergraph wave let neural network,DHGWNN），解決半監(jiān)督超圖... （共7頁）