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針對提取圖表征用于圖分類過程中的結(jié)構(gòu)信息提取過程的問題，提出了一種圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與膠囊網(wǎng)絡融合的圖分類模型。首先，利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理圖中的節(jié)點信息，迭代以后得到節(jié)點表征，表征中蘊含著該節(jié)點的子樹結(jié)構(gòu)信息;然后，利用 Weisfeiler-lehman圖核算法的思想對節(jié)點表征的多維度進行排序，得到多視角的圖表征;最后，將多視角的圖表征整理成膠囊的形式并輸入膠囊網(wǎng)絡，使用動態(tài)路由算法得到更高層次的分類膠囊，進而進行分類。實驗結(jié)果表明，所提模型在公共數(shù)據(jù)集上的分類準確度提升了1%~3%，同時具備更強的結(jié)構(gòu)特征提取能力，在少樣本情況下的表現(xiàn)比 DGCNN更加穩(wěn)定。
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