一种基于图神经网络的社交网络节点分类方法

本发明提供的基于图神经网络的社交网络节点分类方法，先通过图神经网络前向传播得到节点的嵌入表示,再经过全连接神经网络和softmax激活函数产生节点的分类结果；其中，图神经网络的邻居采样函数以节点重要性为依据，对重要性最大和最小的邻居节点进行确定性采样，邻居节点数量不够时用虚拟节点补齐；图神经网络的特征聚合函数综合前一层邻居节点特征在每个维度的最大值、最小值和平均值，与目标节点前面所有层的嵌入表示计算结果进行拼接，再经过一次非线性变换，得到目标节点当前层嵌入表示。本发明能有效提高预测社交网络用户类别的准确性。