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基于深度度量学习的图小样本节点分类方法研究.pdf

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    摘要

    在大数据时代，各种实体之间的相互联系形成了复杂的属性图，也被称为属性网络。

    节点分类任务作为分析属性网络的核心任务已经引起了研究人员的广泛关注。由于数据

    收集和标注成本的限制，很大一部分节点类别只包含有限的标记数据。小样本节点分类

    旨在让机器能够快速从有限的标记数据中学习识别和分类的能力。并且在实际场景中，

    随着时间的推移可能会出现新的类别，图是随着新节点和边的出现而动态演化的。这些

    新的节点类别通常只有少量的标签节点。为了处理连续的小样本节点分类任务，研究人

    员研究了图小样本类增量节点分类问

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