一种基于课程学习的异质图节点分类方法、设备及产品

本发明公开了一种基于课程学习的异质图节点分类方法、设备及产品，采用基线模型进行异质图节点分类；所述基线模型，是训练好的模型；训练过程中，首先对于给定的全部训练节点VL，依据每个节点的质量得分对训练集VL进行降序排列；然后通过平滑训练调度器，定义一个随训练轮次t单调递增的调度函数g(t)，以从全部训练节点中选择训练子集Vt，控制训练初期采用高质量节点进行训练，随着训练进程的推进，逐步将较低质量的节点加入训练；对于任何训练轮次t，使用训练子集Vt来训练基线模型f，使用节点分类的交叉熵损失函数来反向更新模型参数。本发明有助于在现实世界的节点分类场景中提升基线模型的准确率和鲁棒性。