一种基于图对比学习的学术网络论文分类方法

本发明提供一种基于图对比学习的学术网络论文分类方法，该方法利用元路径将学术网络建模为不同语义的论文子图，同时综合考虑元路径中不同类型节点信息，对论文节点特征进行重构从而构建论文子图的元路径视图，能够学习到更全面的论文节点特征，提高分类的准确率，分别对大度论文节点和小度论文节点设置不同的数据增强策略以消除论文交互数据的长尾分布问题，从而构建增强视图，使其适用于各种长尾分布的场景，利用图对比学习方法对元路径视图和增强视图的嵌入向量进行对比学习，得到了更全面、更有效的论文嵌入向量，通过多层感知机对论文节点进行分类，最终提高了学术网络论文分类的准确性。