山东大学学报(理学版)

作者：吴辛尧,徐计

单位：1.省部共建公共大数据国家重点实验室(贵州大学), 贵州 贵阳 550025;2.贵州大学计算机科学与技术学院, 贵州 贵阳 550025

关键词：图神经网络,图池化,多粒度,图互信息,互信息神经估计,

基金：国家自然科学基金资助项目(62366008,61966005)

提出一种基于图互信息的池化算子——图互信息池化(graphical mutual information pooling, GMIPool)。GMIPool利用互信息神经估计度量节点及其对应的支撑图之间的图互信息(包括特征互信息和结构互信息),利用图互信息识别并保留图中的关键节点,构建更为紧凑的粗图。为确保原图和粗图在结构上的一致性,该方法利用节点之间的邻域关联性对粗图的结构进行修正。该方法在多个节点分类任务数据集上进行实验,验证了图互信息池化的有效性。

来源：2025年第7期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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