基于少类增强和远距离连通的不平衡节点分类
Minority class augmentation and distant connectivity for imbalanced node classification
北京工商大学 计算机与人工智能学院, 北京 100048
摘要
图数据在现实应用中普遍存在类不平衡分布问题，现有的生成式方法通过提出对应的生成策略来合成少类节点以增强原始类不平衡图，但这些方法主要关注数量补偿，在根据少类数量对其进行补偿时，某些节点可能会显著降低其它类的性能。为此，从数量和拓扑两个角度来考虑少类生成方法以应对图上的不平衡问题，提出了基于少类增强和远距离连通的不平衡节点分类方法。在生成新少类节点平衡训练数据时，通过基于节点重要性的邻居采样方式来查找远距离潜在同类节点，减轻节点邻域高异类和自类标记节点连接弱带来的拓扑不平衡问题，合理增强不平衡图。在3个基准数据集上的实验结果表明，所提方法在不平衡节点分类任务中，其准确率、平衡准确率和F1值指标均优于基线方法，并通过消融实验和应用实例分析等验证了方法的有效性及实用性。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2022YFC3302600)
国家自然科学基金资助项目(72171004)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.02.0049
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第9期
发布历史
[2025-05-22] 优先出版
引用本文
韩忠明, 张舒群, 刘燕, 等. 基于少类增强和远距离连通的不平衡节点分类 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.02.0049. (Han Zhongming, Zhang Shuqun, Liu Yan, et al. Minority class augmentation and distant connectivity for imbalanced node classification [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.02.0049. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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