基于動(dòng)態(tài)超圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半監(jiān)督超圖節(jié)點(diǎn)分類(lèi)

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摘 要：

半監(jiān)督超圖節(jié)點(diǎn)分類(lèi)任務(wù)旨在利用少量節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽信息，預(yù)測(cè)未標(biāo)記節(jié)點(diǎn)的標(biāo)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(diǎn)分類(lèi)模型主要存在以下兩點(diǎn)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(shí)間復(fù)雜度高。因此，提出了一種新的動(dòng)態(tài)超圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（dynamic hypergraph wavelet neural network，DHGWNN），解決半監(jiān)督超圖節(jié)點(diǎn)分類(lèi)問(wèn)題。（剩余19713字）