一种基于图元表示的图神经网络图数据分类方法

摘要

本发明属于图神经网络分析领域，具体涉及到一种一种基于图元表示的图神经网络图数据分类方法；包括获取图数据集并进行划分，即将数据计划分为训练集和测试集；使用图元识别方法得到图数据中的图元集；构建图神经网络模型并进行预训练；基于图元集对图元区域进行特征遮罩从而得到图元区域向量表示；基于图元向量表示和未被图元覆盖的子图区域向量表示得到图级别向量表示；构建线性分类模型；依据此模型和图级别向量表示得到图数据分类结果；本发明采用图神经表示学习方法得到预训练的图神经网络模型，随后通过对图元节点进行序列特征遮罩得到图元区域向量表示和未被图元区域覆盖的子图区域向量表示，以得到图级别向量表示，从而学习到更易区分的图级别向量表示，提高了图数据分类的准确性。