IEEE TNNLS期刊：面向跨网络边分类的域自适应图注意力监督网络

主要观点总结

本文介绍了面向跨网络同嗜边和异嗜边分类问题的域自适应图注意力监督网络（DGASN），这是一篇IEEE TNNLS期刊论文。文章阐述了DGASN的设计原理、模型架构、实验验证及结果分析。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

针对真实世界图中连接具有不同标签的节点的噪声边问题，现有方法主要面向单一网络场景设计，缺乏跨网络场景下的噪声边预测工作。

关键观点2: 问题定义

论文首次定义了跨网络同嗜边和异嗜边分类（CNHHEC）问题，旨在通过迁移源网络中的学习知识，将目标网络中的边准确分类为同嗜边或异嗜边。

关键观点3: 模型介绍

论文提出域自适应图注意力监督网络（DGASN）模型，通过联合训练节点嵌入和边嵌入，采用直接监督的图注意力学习，并引入对抗域适应技术，减少源网络和目标网络之间的域差异。

关键观点4: 实验验证

论文在跨网络分类基准数据集上进行实验，证明DGASN模型在跨网络同嗜边和异嗜边分类任务中取得最优结果，验证了模型的有效性。

关键观点5: 总结

论文解决了跨网络同嗜边和异嗜边分类问题，提出的DGASN模型通过联合训练、直接监督的图注意力学习和对抗域适应技术，有效区分同嗜边和异嗜边，为相关领域的研究提供了新思路和方法。

文章预览

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 沈笑 单位 |  海南大学副教授 研究方向 | 图神经网络、跨网络节点分类 本文介绍一篇 IEEE TNNLS 期刊发表的论文，面向跨网络边分类的域自适应图注意力监督网络 [1] 。 论文题目： Domain-Adaptive Graph Attention-Supervised Network for Cross-Network Edge Classification 论文作者： 沈笑，邵梦秋，潘世瑞，杨天若，周犀 论文单位： 海南大学，澳大利亚格里菲斯大学，加拿大圣弗朗西斯塞维尔大学 论文链接： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10246298/ 论文代码： https://github.com/Qqqq-shao/DGASN   前言 图神经网络（GNN）在图表示学习方面取得了显著的成就，而 GNN 的成功依赖于递归地进行邻居节点聚合。这种邻居聚合操作基于网络的同质性假设，即连接的节点通常具有相同的标签。 然而，真实世界的图通常包含连接具有不同标签的节点的噪声边。 ………………………………