公开(公告)号：CN110363282A

公开(公告)日：2019-10-22

申请号：CN201910489364.3

申请日：2019-06-06

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 昝文 ,  周川 ,  胡玥 ,  郭莉

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积网络的网络节点标签主动学习方法和系统。该方法包括：1)根据当前带标签节点集合L，采用图卷积网络GCN预测本轮迭代中各节点的标签；2)根据GCN的分类效果更新待标注节点的查询策略，根据查询策略获得相应的待标注节点；3)将根据查询策略得到的待标注节点进行集成，从本轮迭代中的不带标签节点集合U中选出最优的待标注节点进行标注，并加入带标签节点集合L中；4)迭代进行步骤1)～3)，直到标注的节点数目达到预先设置的目标数目。所述查询策略包括标签覆盖率查询策略、信息熵查询策略、节点中心性查询策略、信息密度查询策略。本发明能够改善和解决图卷积网络当带标签节点过少时参数更新困难的问题。

公开(公告)号：CN110363282B

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN201910489364.3

申请日：2019-06-06

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 昝文 ,  周川 ,  胡玥 ,  郭莉

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积网络的网络节点标签主动学习方法和系统。该方法包括：1)根据当前带标签节点集合L，采用图卷积网络GCN预测本轮迭代中各节点的标签；2)根据GCN的分类效果更新待标注节点的查询策略，根据查询策略获得相应的待标注节点；3)将根据查询策略得到的待标注节点进行集成，从本轮迭代中的不带标签节点集合U中选出最优的待标注节点进行标注，并加入带标签节点集合L中；4)迭代进行步骤1)～3)，直到标注的节点数目达到预先设置的目标数目。所述查询策略包括标签覆盖率查询策略、信息熵查询策略、节点中心性查询策略、信息密度查询策略。本发明能够改善和解决图卷积网络当带标签节点过少时参数更新困难的问题。