基于图神经网络的复杂网络关键节点检测算法

陈娜

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基于图神经网络的复杂网络关键节点检测算法

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针对复杂网络关键节点检测算法准确性低及可靠性不足的问题,结合图神经网络(Graph Neural Network, GNN)模型提出了一种新的复杂网络关键节点检测算法。将复杂网络建模为图模型,通过注意力机制学习每个邻居节点的权重;利用GNN强大的图学习和推理能力,评估网络中节点与连接的关键性评分;采用强化学习(Reinforcement Learning, RL)搜索GNN的超参数,从而提高关键节点检测算法的可扩展性及可靠性。仿真实验结果表明,由该算法检测的关键节点具有较高的准确性,并且具有较快的运算速度。

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来源
《无线电工程》 |2023年第1期|64-72|共9页
作者
陈娜;
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作者单位

山西工程科技职业大学计算机工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
复杂网络; 关键节点检测; 网络关键节点; 社区检测; 深度学习; 深度神经网络;

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