深层图注意力对抗变分自动编码器

作     者：翁自强 张维玉 孙旭 Weng Ziqiang;Zhang Weiyu;Sun Xu

作者机构：齐鲁工业大学(山东省科学院)计算机科学与技术学院山东济南250353 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2024年第41卷第9期

页      面：156-165页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFC0831704) 国家自然科学基金项目(61806105) 山东省自然科学基金项目(ZR2017MF056) 

主　　题：图注意力 过平滑 自动编码器 对抗 

摘      要：现有的图自动编码器忽视了图邻居节点的差异和图潜在的数据分布。为了提高图自动编码器嵌入能力,提出图注意力对抗变分自动编码器(AAVGA-d),该方法将注意力引入编码器,并在嵌入训练中使用对抗机制。图注意力编码器实现了对邻居节点权重的自适应分配,对抗正则化使编码器生成的嵌入向量分布接近数据的真实分布。为了加深图注意力层数,设计一种针对注意力网络的随机边删除技术(RDEdge),减少了层数过深引起的过平滑信息丢失。实验结果表明,AAVGA-d的图嵌入能力与目前流行的图自动编码器相比具有竞争优势。