论文标题：D2-GCN: a graph convolutional network with dynamic disentanglement for node classification

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Shangwei WU, Yingtong XIONG, Hui LIANG, Chuliang WENG

发表时间：15 Jan 2025

DOI： 10.1007/s11704-023-3339-7

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引用格式：

Shangwei WU, Yingtong XIONG, Hui LIANG, Chuliang WENG. D2-GCN: a graph convolutional network with dynamic disentanglement for node classification. Front. Comput. Sci., 2025, 19(1): 191305

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问题概述

经典图卷积网络（GCN）通常以整体方式学习节点表示，这将忽略在聚合不同邻居的特征以更新节点表示时这些邻居的不同影响。可解纠缠GCN被提出以将每个节点的表征划分为多个特征通道。然而，目前的解纠缠方法并没有尝试得出模型应分配多少个潜在因素以帮助提取每个节点的最佳表示。

本文提出可在训练中对节点表示进行动态解纠缠的图卷积网络D2-GCN，以得到针对每个节点混合特征的最佳分解，从而提高模型在不同图数据集上的自适应节点分类性能。

技术步骤

文章设计了一种两级解纠缠机制，以在训练过程中在历时级和图卷积层两个层面对节点表示进行解纠缠。利用这种机制，D²-GCN可以捕捉具有不同拓扑复杂性的图上节点表征的细微变化。文章进一步利用期望最大化算法证明所提出的动态解纠缠机制的收敛性。最后，文章定义了一种基于信息熵的评估指标，以刻画动态解纠缠过程的收敛速度。

D²-GCN中的两层解纠缠机制

实验结果

实验表明，在单标签和多标签节点分类任务中，所提出模型在测试精确度结果上均优于所有基准模型。进一步的可视化结果表明，与基准解纠缠方法相比，D²-GCN呈现出更清晰的分类边界和更高的类内相似性。

未来的工作可以结合子图理论改进模型性能，以呈现更准确的“局部-全局”解纠缠和学习图中的长距离依赖关系。

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