论文报告笔记(三) DEMO-Net:Degree-specific Graph Neural Networks for Node and Graph Classification

这篇论文介绍了DEMO-Net,一种针对节点和图分类的度特定图神经网络框架。DEMO-Net通过度数特定的多任务图卷积和新的图级池化方案,解决了传统图神经网络在度信息处理和图级池化方面的不足。实验表明,DEMO-Net在节点和图分类任务中表现出有效性和高效性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

论文笔记(二) DEMO-Net:Degree-specific Graph Neural Networks for Node and Graph Classification

这篇论文不是cv相关,由于要做报告,顺便发篇博客吧

这是2019年8月份在KDD上的一篇关于图神经网络的文章,(找了半天连中文笔记都找不到,只好自己写一篇了)我也是第一次接触图神经网络,有错误请务必评论指正,不胜感激。

FCOs论文链接:https://arxiv.org/abs/1906.02319?context=cs
开源代码:https://github.com/jwu4sml/DEMO-Net
报告ppt:https://pan.baidu.com/s/1XpLGRRc2lwJ0mMs5JX2V8Q提取码:xh6c

Introduction

background

  1. 各种高影响力的领域都产生了大量的图数据:比如生物信息学,全基因组关联研究,社交网络分析等等,而一整张图是难以进行分析的,所以需要从节点和边的属性以及图的拓扑结构中学习到高效的节点和图的表示,然后用这种表示来进行分类、聚合等数据分析
  2. 深度学习在网格结构数据(图像,视频,语言等等)上的成功:所以研究者们觉得 图的拓扑结构和节点属性可以通过像卷积神经网络那样 对局部相邻节点的连续特征向量的
### 使用图神经网络增强遗传算法以实现社交网络中的多跳影响力最大化 #### 图神经网络在社交网络分析中的应用 图神经网络(GNNs)能够有效捕捉节点之间的复杂关系,在处理具有高度连接性的数据结构方面表现出色。对于社交网络传播模型而言,通过学习节点特征表示可以更好地理解个体间的互动模式以及信息扩散路径[^1]。 #### 遗传算法优化过程概述 遗传算法是一种基于自然选择原理设计出来的全局搜索方法,适用于解决组合优化问题。其核心在于模拟生物进化过程中基因传递机制来寻找最优解集。当应用于社交网络环境下的影响范围扩大化场景时,则需考虑如何定义适应度函数以便评估候选种子集合的好坏程度。 #### 结合两者优势的方法论探讨 为了提升传统GA求解效率并改善最终结果质量,可引入GNN作为辅助工具参与整个计算流程: - **初始化种群阶段**:利用预训练好的GNN模型预测各节点成为活跃传播者的潜在可能性得分;依据此概率分布随机采样生成初始染色体; - **交叉变异操作期间**:借助于已构建的社会关系子图谱指导新个体创造方向——即优先保留那些高影响力的局部区域内的成员构成下一代样本空间; - **评价体系重构环节**:除了常规考量被激活用户的数量外,还应加入由GNN推断得出的预期后续波及效应因子共同决定单条记录对应的适配值大小。 ```python import torch from torch_geometric.nn import GCNConv import numpy as np class GNNEnhancedGeneticAlgorithm(): def __init__(self, data, population_size=100, generations=50): self.data = data self.population_size = population_size self.generations = generations # Initialize the GNN model for node importance prediction num_features = data.num_node_features hidden_channels = 16 self.model = GCNModel(num_features, hidden_channels) def initialize_population(self): predictions = self.predict_importance_scores() initial_population = [] while len(initial_population) < self.population_size: chromosome = select_nodes_based_on_probabilities(predictions) if validate_chromosome(chromosome): # Ensure no duplicates or invalid selections initial_population.append(chromosome) return initial_population def predict_importance_scores(self): with torch.no_grad(): out = self.model(self.data.x, self.data.edge_index).softmax(dim=-1) scores = out[:, 1].cpu().numpy() # Assuming binary classification where class '1' indicates higher influence normalized_scores = (scores - min(scores)) / (max(scores) - min(scores)) return normalized_scores def main(): dataset = load_social_network_data() ga_instance = GNNEnhancedGeneticAlgorithm(dataset) best_solution = run_genetic_algorithm(ga_instance) evaluate_and_report_results(best_solution) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码片段展示了如何创建一个融合了GCN特性的改进版遗传算法框架用于探索最佳的影响者群体配置方案。值得注意的是实际应用场景可能涉及更多细节调整和技术选型工作,这里仅提供了一个简化版本供参考[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值