一种基于直接反馈对齐机制的图神经网络优化方法

本发明提供了一种基于直接反馈对齐机制的图神经网络优化方法。该方法包括：获取初始图数据，将初始图数据输入到待优化的图神经网络模型中，通过前向传播算法得到节点的预测值；对于有标签节点，根据其预测值与真值得到每一个有标签节点的误差；利用伪误差生成器为每个无标签节点生成伪误差；根据有标签节点的误差以及筛选出的伪标签节点的伪误差应用反馈对齐机制同步更新图神经网络模型的每一层网络的参数；根据损失值是否收敛判断图神经网络参数是否收敛；若图神经网络参数收敛，则训练完成，输出优化后的图神经网络模型。本发明方法同时能够处理半监督学习环境中的标签稀缺问题。可以应用于引文网络分类，互联网网页分类等图数据挖掘任务中。