基于归纳学习图卷积和自注意力池化的图分类网络
来源：计算机应用与软件杂志2024年第10期北京时间：
作者：倪瑞智, 王永平, 张晓琳, 叶金辉, 陶雪晴
摘要：针对图神经网络在大规模图上的分类表现不佳，无法快速形成未知节点和边的嵌入，并且容易丢失图重要特征等问题。提出一种基于归纳学习和自注意力池化相结合的图分类网络模型，一方面采用改进聚合函数后的归纳式学习方法对图的节点特征形成快速地嵌入，另一方面采用自注意力池化方法保留图的重要特征，最终采用适于提取大规模图信息的层次化结构框架进行下游图分类任务。实验结果表明，该网络模型在相同的公共数据集下，对比其他图分类模型有2%~10%左右精度的提高。
关键词：图神经网络, 图分类, 自注意力池化, 图卷积神经网络
