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本发明公开一种基于图数据增强的不平衡图节点神经网络分类方法，本发明在于解决目前图数据分类存在的节点不平衡问题，首先基于双层图卷积网络学习节点嵌入，随后通过生成少数类的样本，通过链接生成模型为合成节点添加链接，增加合成节点的结构信息，本发明不平衡图节点神经网络分类方法生成合成节点集合同时也考虑保留结构信息并蕴含在节点特征中，当获得了增强后的图数据，利用图神经网络基于增强图数据训练学习一个无偏的节点分类器，该分类器对多数类和少数类的样本都取得了更好的分类效果。本发明提出的方法具有很好的鲁棒性，性能指
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116756391 A (43)申请公布日 2023.09.15 (21)申请号 202310683638.9 G06N 3/09 (2023.01) (22)申请日 2023.06.0
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