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6月3日，記者從山西大學獲悉，該校智能信息處理研究所團隊日前在圖神經(jīng)網(wǎng)絡研究方面取得重要進展。相關(guān)成果發(fā)表于人工智能領域國際期刊《IEEE模式分析與機器智能學報》。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）是當前圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)，廣泛應用于社交網(wǎng)絡分析、生物信息處理、物理建模等領域。然而，其性能嚴重依賴于標注節(jié)點的質(zhì)量與數(shù)量，而真實場景中標簽通常稀缺、獲取成本高昂。

對此，研究團隊創(chuàng)新性地構(gòu)建了多通道圖自監(jiān)督學習模型，通過引入“特征解耦”機制，實現(xiàn)了對多種自監(jiān)督信號的精細建模與融合，有效提升了模型在半監(jiān)督節(jié)點分類任務中的魯棒性與泛化能力。

與以往的單一圖自監(jiān)督學習策略不同，新方法將節(jié)點表示拆分為“共享”與“互補”兩個部分，分別施加一致性約束、重構(gòu)約束和對齊約束，使得模型能在不同通道（拓撲、屬性、潛在結(jié)構(gòu)）之間有效分離并利用自監(jiān)督信息，克服了不同類型自監(jiān)督信號沖突問題，且通過互信息理論解釋了新模型在多種自監(jiān)督信號協(xié)同與融合上的能力。

通過在多個標準數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證后發(fā)現(xiàn)，新方法在節(jié)點分類準確率上顯著優(yōu)于當前主流方法，特別是在標簽比例低于1%的極端條件下，仍保持優(yōu)異性能，顯示出極強的實際應用前景。