摘要
本申请实施例提供了一种多模型不平衡节点分类方法和装置。该方法包括:获取图数据集,所述图数据集包括训练集和测试集;基于所述训练集中的各节点信息,生成合成节点,以使得所述训练集中每个类别的节点数达到均衡分布;将生成的所有合成节点加入到所述训练集中形成新的训练集,并将所述新的训练集分成多个训练子集分别输入到图神经网络模型中的多个子模型中进行训练,直到所述图神经网络模型的性能收敛;将所述测试集输入至所述性能收敛的图神经网络模型中进行节点分类。本申请实施例的方法和装置,能够提高节点分类的性能。
技术关键词
节点分类方法
神经网络模型
分类装置
训练集
多模型
邻居
平滑技术
节点数
注意力
矩阵
多边形
风险
采样模块
测试模块
数据
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