【摘 要】
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根据图论将复杂网络转化为图结构数据,使卷积神经网络能够高效方便地处理;通过将图像上的卷积操作延伸到图结构数据上来定义卷积核,并通过卷积层对图的粗粒化和池化操作,提取
【基金项目】
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广西科技计划资助项目（桂科 AB16380264）；省部共建教育部重点实验室基金资助项目（CRKL160102）.
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根据图论将复杂网络转化为图结构数据,使卷积神经网络能够高效方便地处理;通过将图像上的卷积操作延伸到图结构数据上来定义卷积核,并通过卷积层对图的粗粒化和池化操作,提取不规则数据复杂网络的特征.在采用随机梯度下降法训练网络时,设计一种重要性抽样方法改变样本的分布来缩减方差,从而节省梯度计算时间.实验结果表明,与现有的图卷积网络相比,该方法在社会网络、引文网络、知识图谱数据集中,均能够以较低的计算复杂度获得较好的社团发现准确率;而且能够减少计算时的内存占用,可扩展到更大规模的复杂网络中使用.
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