针对关系不确定性的引文网络节点分类方法及系统

摘要

本发明公开了针对关系不确定性的引文网络节点分类方法及系统，包括：获取待预测类别标签的论文，获取已知类别标签的引文网络；根据所述待预测类别标签的论文和所述已知类别标签的引文网络，构建元路径邻居图；基于元路径邻居图，生成若干个泛化图；将所有泛化图，均输入到预训练后的图卷积神经网络中，输出待预测类别标签论文的类别标签。本发明通过对异质图的元路径邻居图进行重构，解决了异质图中关系的不确定性问题，同时经过泛化得到更多的图结构样本增加训练数据中的对抗性实例的数量，从而增强了模型的鲁棒性。