基于重启随机游走的图自编码器

摘要

针对现有的图自编码器无法捕捉图中节点之间的上下文信息的问题,提出基于重启随机游走的图自编码器.首先,构造两层图卷积网络编码图的拓扑结构和特征,同时进行重启随机游走捕捉节点之间的上下文信息;其次,为了聚合重启随机游走和图卷积网络获得的表示,设计自适应学习策略,根据两种表示的重要性自适应地分配权重.为了证明该方法的有效性,将图最终的表示应用于节点聚类和链路预测任务.实验结果表明,与基线方法相比,提出的方法实现了更先进的性能.