图卷积神经网络综述

由于图数据的广泛存在,图卷积神经网络发展速度越来越快。根据卷积算子定义方式的不同,图卷积神经网络大体可以分为2类,其中一类基于谱方法,另一类基于空间方法。首先对这2类方法中的代表性模型以及二者之间的联系进行详细论述,并进一步全面总结图的池化操作;接着介绍了图卷积神经网络在各个领域中的广泛应用;最后提出了图卷积神经网络的几个可能的发展方向并对全文进行了总结。     

基于图卷积神经网络的完全图人脸聚类

人脸聚类是根据不同身份对人脸图像进行分组的方法,主要用于人脸标注和图像管理等领域.针对现有方法中存在大量冗余数据的问题,文中使用一种基于完全图约束和上下文关系进行链接预测的方法.该聚类算法基于图卷积神经网络进行链接预测,结合完全图约束筛选数据,同时在预测的过程中对链接关系进行不断的更新.实验结果显示,结合完全图约束的人脸聚类方法能够在减少冗余数据、加快运行速度的同时,提升聚类的准确率,从而提高聚类的整体效果.     

基于图卷积神经网络的网络节点补全算法

网状数据结构通常获取的网络数据不完整,存在缺失节点.对此,文中提出基于图卷积神经网络的网络节点补全算法.首先对可观测网络进行成对采样,构造目标节点对的封闭子图和特征矩阵.然后利用图卷积神经网络提取子图及特征矩阵的表征向量,用于推断子图中的目标节点对之间是否存在缺失节点,同时判断不同目标节点对间的缺失节点是否为同一节点.最后,在真实网络数据集及人工生成的网络数据集上的实验表明,文中算法可较好解决网络补全问题,在缺失节点比例较大时仍能有效补全网络.     

面向图卷积神经网络鲁棒防御方法

近来对图卷积神经网络（GCNs）的研究及其应用日益成熟,虽然它的性能已经达到很高的水准,但GCNs在受到对抗攻击时模型鲁棒性较差。现有的防御方法大都基于启发式经验算法,没有考虑GCNs结构脆弱的原因。最近,已有研究表明GCNs脆弱的原因是非鲁棒的聚合函数。本文从崩溃点和影响函数抗差性角度出发,分析平尾均值函数和均值聚合函数二者的鲁棒性。平尾均值相较于均值函数,其崩溃点更高。平尾均值的影响函数跳跃有界,可抵抗异常值;而均值函数的影响函数无界,对异常值十分敏感。随后在GCNs框架的基础上,通过将图卷积算子中的聚合函数更换为更为鲁棒的平尾均值,提出一种改进的鲁棒防御方法WinsorisedGCN。最后采用Nettack对抗攻击方法研究分析所提出的模型在不同扰动代价下的鲁棒性,通过准确率和分类裕度评价指标对模型性能进行评估。实验结果表明,所提出的防御方案相较于其他基准模型,能够在保证模型准确率的前提下,有效提高模型在对抗攻击下的鲁棒性。     

基于图卷积神经网络的家具推荐方法

协同过滤是大数据推荐系统的重要算法之一,为提高家具推荐效果,文章首先介绍了协同过滤的经典算法,其次对基于图卷积的推荐算法进行梳理并改进,基于收集到的数据集构建了模型,最后选取其他协同过滤经典算法与之进行对比和分析。实验结果表明：相较于基于物品的协同过滤算法模型、基于用户的协同过滤算法模型,基于图卷积的协同过滤算法模型在评价指标上有更好的表现,更适合应用于家具推荐。     

基于RISC-V的图卷积神经网络加速器设计

图卷积神经网络GCN当前主要在PyTorch等深度学习框架上基于GPU实现加速。然而GCN的运算过程包含多层嵌套的矩阵乘法和数据访存操作,使用GPU虽然可以满足实时性需求,但是部署代价大、能效比低。为了提高GCN算法的计算性能并保持软件灵活性,提出一种基于RSIC-V SoC的定制GCN加速器,在蜂鸟E203的SoC平台中通过点积运算扩展指令和硬件加速器软硬件协同的方法实现了针对GCN的加速,通过神经网络参数分析确定了从浮点数到32位定点数的硬件量化方案。实验结果表明,在Cora数据集上运行GCN算法时,该加速器没有精度损失,速度最高提高了6.88倍。     

基于图卷积神经网络的函数自动命名

函数自动命名技术旨在为输入的源代码自动生成目标函数名,增强程序代码的可读性以及加速软件开发进程,是软件工程领域中一项重要的研究任务.现有基于机器学习的技术主要是通过序列模型对源代码进行编码,进而自动生成函数名,但存在长程依赖问题和代码结构编码问题.为了更好的提取程序中的结构信息和语义信息,本文提出了一个基于图卷积(Gr...     

基于图卷积神经网络的串联质谱从头测序

在蛋白质组学中从头测序是串联质谱肽段测序的重要方法之一,其具有不依赖于蛋白质数据库的优势,并在测定未知物种蛋白序列、单克隆抗体测序等领域中起着关键作用.然而由于从头测序的复杂性,导致其测序的准确率远低于数据库搜索方法,制约了从头测序的广泛应用.针对从头测序准确率低的问题,提出一种基于图卷积神经网络(GCN)的从头测序方...     

基于图卷积神经网络的面部动作单元检测

情绪识别已广泛应用于教学效果评估和心理疾病检测等场景,面部动作单元检测是情绪识别的关键步骤。在图卷积神经网络基础上,融合残差网络（Residual Network,ResNet）、压缩激励网络（Squeeze and Excitation Networks,SENet）、全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks,FCN）4种网络结构,建立带有注意力机制的面部动作单元检测模型,并在丹佛大学自发面部运动单元数据库（Denver Intensity of Spontaneous Facial Action,DISFA）和CK+两个公共数据集上进行了验证实验。实验结果表明,该模型的性能优于传统面部动作单元检测模型。     

基于图卷积神经网络的多视角聚类

针对多视角数据间互补与一致特性难以刻画问题,提出一种基于图卷积神经网络的多视角聚类方法.通过对样本不同视角间相同邻接子图基于图卷积神经网络学习到的表达进行约束,有效挖掘了多视角数据间的一致特性.通过共享图卷积神经网络参数、学习不同视角完整邻接图嵌入表达并串接得到多视角表达,有效挖掘了多视角数据间的互补特性.对上述多视角...     

基于事件演化图与图卷积神经网络的事件预测

该文从改进事件演化图构造和丰富事件表示的角度出发,提出了一种基于事件演化图和图卷积网络的事件预测模型。该模型采用事件抽取模型,结合频率和互信息重新定义事件演化图中边的权重。事件语境的表示由BiLSTM和记忆网络学习得到,并在事件演化图的指导下作为输入被馈送到GCN。最终的事件预测由这种事件关系感知、上下文感知和邻域感知的事件嵌入共同完成。在Gigaword基准数据集上的实验结果表明,所提出的模型在事件预测精度方面优于六个先进的模型,与其中最新的SGNN方法相比提高了5.55%。     

基于图卷积神经网络的智能路由算法

使用特定数学模型的路由转发算法难以满足用户多样化的服务质量需求,基于深度学习的智能路由方案因具有准确性、高效性、通用性等优势,成为路由决策的发展方向。然而,目前多数智能路由算法在网络拓扑动态变化时需要重新训练,造成路由更新不及时,难以应对网络拓扑动态变化。提出一种基于图卷积神经网络（GCN）的智能路由算法。线下利用提前采集的网络信息,根据路由开销标签训练GCN智能路由模型,通过该模型输出单跳路由开销。线上采集实时信息并根据模型输出的路由开销结果对网络层路由协议进行调整,计算最小路由开销的路由路径,实现自适应网络更新。算法利用GCN的图数据结构处理不规则的网络拓扑,通过图卷积算子自动提取特征解决路由网络多属性参数提取的问题,同时引入模糊C均值算法进行网络状态离散化分析,为数据集生成标签,从而有效监督GCN模型训练。实验结果表明,该算法较ECMP、DRL-TE和SmartRoute算法路由性能更好,其平均丢包率、时延和吞吐量指标均为最优,且相较于单一的流量模式具有更强的泛化能力。     

基于图卷积神经网络的中文实体关系联合抽取

现有实体关系联合抽取方法未充分考虑中文句子中实体关系的复杂结构特征,为此,提出一种基于图卷积神经网络（GCN）的中文实体关系联合抽取方法。在双向长短时记忆网络抽取序列特征的基础上,利用GCN编码依存分析结果中的语法结构信息,借鉴改进的实体标注策略构建端到端的中文实体关系联合抽取模型。实验结果表明,该方法的F值可达61.4%,相比LSTM-LSTM模型提高了4.1%,GCN能有效编码文本的先验词间关系并提升实体关系抽取性能。     

基于图卷积神经网络的文本分类方法研究综述

文本分类是自然语言处理领域中常见的任务,机器学习和深度学习在该任务中已有较多研究并取得了很大进展,然而,这些传统方法只能处理欧氏空间的数据,不能完全有效地表达出文本的语义信息。为了打破传统的学习模式,诸多研究开始尝试用图表示文本中各实体间的丰富关系,并利用图卷积神经网络学习文本表示。文中对基于图卷积神经网络的文本分类方法进行了综述,首先概述了图卷积神经网络的背景与原理;其次,利用不同类型的图网络详细阐述了基于图卷积神经网络的文本分类方法,同时分析了图卷积神经网络在网络深度上的局限性,并介绍了深层网络在文本分类任务上的最新进展;最后,通过实验比较了各模型的分类性能,并探讨了该领域的难点与未来的发展方向。     

基于二分图卷积表示的推荐算法

随着数据驱动智能技术的快速发展,个性化推荐算法及相关应用成为了研究热点.推荐可视为将用户与物品进行匹配的问题,但用户与物品之间存在的语义差距不便于两者之间的直接匹配.现有的许多基于深度学习的推荐算法采用的思路都是将不同空间中的实体映射到统一潜在语义空间,利用其嵌入表示来进行匹配度计算.随着网络表示学习方法的出现,由于用...     

基于图过滤框架对图卷积滤波器灵活性的研究

图卷积神经网络通过特征传播,学习卷积核,实现图卷积,它的核心在于卷积算子的构建。在应用具体的图数据时,卷积核的适用性往往因应用场景的不同而受到限制。本文从图过滤的角度看待卷积核,在图过滤框架下,视结点的数据特征为图信号,应用低通滤波器对其进行平滑处理,将提取的平滑图信号放在拓扑图上进行谱域中的卷积。在此过程中,局部的图结构信息将被整合进结点的相似度表征中以完成图嵌入学习。为了提高图形滤波器的灵活性,实现更精细的设计,在原有模型的基础上,本文引入新的平移参数,从而在不增加神经网络的可训练权重数量的情况下,也可以轻松控制滤波器的平滑力度以满足各种场景的滤波需求,其作用机理则是控制频率响应函数的水平位移。通过在3个引文网络和1个知识图谱上设置多种参数值执行图嵌入学习的任务,本文验证了引入平衡参数的有效性,并从图划分的角度对此提出了更为全面的见解。     

基于图卷积神经网络的小分子虚拟筛选

新药研发存在研发周期长、成本高和成功率低等问题。为了解决这一系列问题,提高早期药物研发效率,提出一种基于图卷积神经网络的虚拟筛选方法,并利用模型对EGFR(Epidermal Growth Factor Receptor,表皮生长因子受体)靶点进行虚拟筛选。首先获取EGFR靶点的相关数据,对其进行数据处理后用于模型训练;随后应用模型筛选大量化合物,筛选出小分子后,将其与药物分子进行化合物相似性搜索,验证其是否与已知的EGFR药物存在相似性;同时,将图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCN)模型与其他传统机器学习模型进行比较,证明本研究模型在各项指标中均优于其他模型。实验结果表明,本研究提出的方法具有较好的预测性和准确性,为发现潜在药物提供了助力。     

基于图卷积神经网络的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别是篇章关系识别的子任务,其挑战性在于难以学习到具有丰富语义信息和交互信息的论元表示.针对这一难点,该文提出一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)的隐式篇章关系分类方法.该方法采用预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Repr...