稀标记图中的节点分类虚拟节点生成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对稀标记图中的节点分类问题，提出了一种新颖的节点生成方法，通过将高质量合成节点注入图中，优化标记信息的传播。该方法通过解决一种新的优化问题，不仅保证了训练准确性，还提升了低置信度节点的标签传播质量，实验证明在多个基准数据集上表现出显著的性能提升。
本文提出了一种新颖的方法，通过交替随机游走策略生成特定角色的顶点邻域，并在源/目标角色中训练节点嵌入。该方法成功解决了先前方法无法对边的定向性进行编码或其编码不能在不同任务中进行推广的问题，并在多个真实世界数据集上展示了有效性。该嵌入稳健、可推广，在多种任务和图表现良好，并在节点分类任务中始终优于基线模型。
