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        近日,，研究組在符號(hào)圖表示學(xué)習(xí)方面的研究成果“Signed graph embedding via multi-order neighborhood feature fusion and contrastive learning”正式發(fā)表在CCF B類(lèi),、中科院一區(qū)期刊《Neural Networks》。該工作提出了一種新的符號(hào)圖嵌入方法MOSGCN,。首先,，MOSGCN基于結(jié)構(gòu)平衡理論設(shè)計(jì)了一種多階鄰域特征融合策略,，使其能夠自適應(yīng)地捕獲局部和全局結(jié)構(gòu)特征，以獲得更具信息量的節(jié)點(diǎn)表示,。其次,，MOSGCN通過(guò)使用符號(hào)圖對(duì)比學(xué)習(xí)框架進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)一步學(xué)習(xí)到更具判別性和魯棒性的節(jié)點(diǎn)表示,。通過(guò)使用鏈接符號(hào)預(yù)測(cè)和社區(qū)檢測(cè)作為下游任務(wù),，并在四個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行大量對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明了MOSGCN的有效性及良好的泛化能力,。

MOSGCN框架設(shè)計(jì)

附：

論文引用信息：Chaobo He, Hao Cheng, Jiaqi Yang, Yong Tang, Quanlong Guan. Signed graph embedding via multi-order neighborhood feature fusion and contrastive learning. Neural Networks, 2025, 182, 106897

PDF下載地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608024008268