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基于相似度随机游走聚合的图节点分类算法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-08-04

    • 基于相似度随机游走聚合的图节点分类算法

    • Graph node classification algorithm based on similarity random walk aggregation

    • “在异质图节点分类领域，SRW-GNN通过相似度随机游走聚合，有效提升了准确率，为解决异质性影响问题提供新方案。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第6期 页码：2069-2075
    • 作者机构：

      吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012

    • 作者简介：

      车翔玖（1969-），男，教授，博士.研究方向：计算机图形学，大数据可视化.E-mail：chexj@jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(62172184);吉林省科技发展计划项目(20200401077GX;20200201292JC)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20231043    

      中图分类号： TP391.4

    • 收稿：2023-10-01，

      纸质出版：2025-06-01

    移动端阅览

  • 车翔玖,孙雨鹏.基于相似度随机游走聚合的图节点分类算法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(06):2069-2075. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20231043.

    CHE Xiang-jiu,SUN Yu-peng.Graph node classification algorithm based on similarity random walk aggregation[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(06):2069-2075. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20231043.

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