基于图潜向量分布学习的图过采样方法

计算机科学与探索页数： 12 2024-09-24

摘要：现实世界中许多图数据存在类别分布不平衡的问题，其通常表现在节点、边和图三个级别。常用的基于过采样的图级不平衡处理方法，因样本缺乏多样性，会导致模型过拟合。针对该问题，提出一种图潜向量分布学习的图过采样方法（GLRD-GAN）。提出一种图潜向量分布学习方法，利用预训练的图变分自编码器（VGAE）和全连接神经网络学习少数类图样本在低维空间内的潜向量分布，在该分布上随机采样潜向量信息... （共12页）

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