多尺度融合图卷积网络

《Expert Systems with Applications》：Multi-scale fusion graph convolutional networks

多尺度融合图神经网络（MSF-GCN）通过浅层与深层卷积策略及三通道自适应融合机制，有效整合节点属性与拓扑结构信息，实验表明其在节点分类任务中性能显著优于现有方法。

　　近年来，图数据在各个领域中的应用日益广泛，从社交网络分析到生物信息学，再到金融风险监测和知识图谱构建，图结构为理解复杂关系提供了独特的视角。随着图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的兴起，处理图数据的方法得到了显著提升。然而，尽管GNNs在图数据建模方面展现出强大的能力，现有的方法在面对复杂拓扑结构和多维节点特征时仍然存在诸多挑战，这限制了其在深度特征提取和结构信息捕获方面的效果。因此，如何有效整合节点属性特征与图拓扑结构信息，成为当前图数据分析研究中的一个关键问题。

本文提出了一种名为多尺度融合图神经网络（Multi-scale Fusion Graph Neural Network, MSF-GCN）的新方法，旨在提升结构化图数据的分类性能和泛化能力。MSF-GCN的核心思想是通过自适应融合浅层和深层的图特征，全面探索节点属性与拓扑结构之间的关系。该方法构建了一个基于属性的特征图，使得特征能够在拓扑图和特征图之间并行传播，并分别在两个空间中学习特征嵌入。在局部特征提取阶段，MSF-GCN利用图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）来捕捉局部结构关系，并通过自编码器模块重构邻接矩阵，以增强表示能力。在全局特征整合阶段，模型采用深层图卷积来捕捉全局依赖关系。最终，通过注意力机制对不同尺度的特征嵌入及其对应的权重进行自适应融合，从而生成用于分类的最终节点表示。

图数据的处理需要考虑两个关键方面：一是如何在图结构中有效提取节点的属性和拓扑信息，二是如何在这些信息之间建立合理的融合机制。传统的图神经网络方法通常依赖于固定结构的图卷积操作，这在面对复杂网络时可能无法充分适应不同的拓扑结构，导致模型在训练过程中对局部结构或噪声信息的过度依赖，进而引发过拟合现象，降低模型的泛化能力。此外，现有的方法在提取深层特征方面也存在一定的局限性，未能充分考虑节点在不同相似度度量下的多重关系，从而导致深层特征的提取和利用不够充分，影响了对图数据潜在特性的全面捕捉。

MSF-GCN方法通过引入多尺度融合机制，解决了上述问题。首先，该方法构建了一个基于属性的特征图，使得特征能够在拓扑图和特征图之间并行传播。这种并行传播的方式有助于模型同时捕捉节点的局部和全局信息，从而增强其对复杂结构的适应能力。其次，MSF-GCN利用自编码器模块对邻接矩阵进行重构，这不仅有助于优化图结构的表示能力，还能够增强节点属性信息的表达效果。通过重构邻接矩阵，模型可以更好地理解节点之间的关系，避免因原始图结构不完整或不准确而带来的偏差。

在全局特征整合阶段，MSF-GCN采用深层图卷积操作来捕捉全局依赖关系。这一操作能够有效整合不同尺度的特征信息，使得模型在处理复杂图数据时具有更强的表达能力。同时，为了进一步优化模型的性能，MSF-GCN引入了注意力机制，对不同尺度的特征嵌入及其对应的权重进行自适应融合。这种注意力机制能够动态调整不同特征的重要性，从而提高模型在节点分类任务中的准确性和稳定性。

此外，MSF-GCN方法还考虑了图数据的噪声和缺失问题。通过引入自编码器模块，模型能够在重构邻接矩阵的过程中对噪声信息进行过滤，提高节点属性和拓扑结构的表达质量。同时，为了应对过拟合问题，MSF-GCN采用了DropEdge方法，通过随机丢弃边来增强模型的泛化能力。这种方法不仅能够有效减少模型对局部结构的依赖，还能够提高其对全局特征的捕捉能力。

在实验验证方面，MSF-GCN方法在多个基准数据集上进行了测试，包括Citeseer、ACM、CorraFull、BlogCatalog、Flickr和UAI2010。这些数据集具有不同的同质性水平，其中Citeseer、ACM和CorraFull表现出较高的同质性，而BlogCatalog、Flickr和UAI2010则表现出较低的同质性。通过在这些数据集上的测试，MSF-GCN方法在分类准确性和稳定性方面均表现出优异的性能，验证了其在不同场景下的适用性和有效性。

综上所述，本文的主要贡献包括：首先，提出了一种多通道融合的图神经网络框架，该框架包括局部特征提取模块、重构模块和全局特征整合模块。局部特征提取模块用于提取节点的局部属性信息和结构信息；重构模块用于增强节点的属性和拓扑结构特征；全局特征整合模块则通过多层GCN模块挖掘属性特征与结构特征之间的全局依赖关系，实现节点分类。其次，在局部特征提取模块中，通过卷积操作分别提取属性特征图和拓扑图的局部嵌入，并引入自编码器模块优化特征图的结构。在全局特征整合模块中，采用参数共享的卷积操作来捕捉属性特征图和拓扑图之间的共享信息。为了增强模型的学习能力，引入了DropEdge方法来缓解深层图卷积的过拟合现象。最后，采用一种具有注意力机制的自适应动态量化方法，对局部和全局信息的特征嵌入进行有效融合，从而实现属性特征图和拓扑图的重构。实验结果表明，MSF-GCN方法在多个数据集和不同标注率下均表现出良好的分类效果和稳定性，验证了其在图数据分析中的有效性和实用性。