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variational Gridded Graph convolution Network for Node Classification

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2021年第10期8卷 1697-1708页

作者： Xiaobin Hong Tong Zhang Zhen Cui Jian Yang Key Laboratory of Intelligent Perception and Systems for High-Dimensional Information of Ministry of Education School of Computer Science and EngineeringNanjing University of Science and TechnologyNanjing 210094China

The existing graph convolution methods usually suffer high computational burdens,large memory requirements,and intractable *** this paper,we propose a high-efficient variational gridded graph convolution network(VG-GCN)to encode non-regular graph data,which overcomes all these aforementioned *** capture graph topology structures efficiently,in the proposed framework,we propose a hierarchically-coarsened random walk(hcr-walk)by taking advantage of the classic random walk and node/edge *** hcr-walk greatly mitigates the problem of exponentially explosive sampling times which occur in the classic version,while preserving graph structures *** efficiently encode local hcr-walk around one reference node,we project hcrwalk into an ordered space to form image-like grid data,which favors those conventional convolution *** of the direct 2-D convolution filtering,a variational convolution block(VCB)is designed to model the distribution of the randomsampling hcr-walk inspired by the well-formulated variational *** experimentally validate the efficiency and effectiveness of our proposed VG-GCN,which has high computation speed,and the comparable or even better performance when compared with baseline GCNs.

关键词： Graph coarsening gridding node classification random walk variational convolution

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