基于图频率分解与多频注意力的节点分类方法
Graph frequency decomposition and multi-frequency attention for node classification
西南石油大学 计算机与软件学院, 成都 610550
摘要
在节点分类任务中，图神经网络已成为主流方法，然而在异质图场景下，不同类别节点之间的复杂连接仍会影响模型性能，导致分类效果受限。针对上述问题，提出了一种基于图频率分解与多频注意力的图神经网络模型(graph frequency decomposition and multi-frequency attention，GFMA)。该方法首先通过图频率分解获得低频与高频特征，随后利用交叉注意力实现多频率信息交互，并结合自注意力与结构位置编码进一步增强结构感知能力。实验结果表明，GFMA在多个异质图基准数据集上均取得最优性能，平均分类准确率提升2%~4%，验证了多频特征建模与注意力机制在缓解异质图信息干扰、提升节点分类精度方面的有效性与稳定性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62276099)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0421
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-02-25] 优先出版
引用本文
夏皓凡, 李平. 基于图频率分解与多频注意力的节点分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0421. (Xia Haofan, Li Ping. Graph frequency decomposition and multi-frequency attention for node classification [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0421. )
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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