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摘 要：圖卷積神經網絡（GCN）是一種用于處理圖數據的深度學習模型.在經典的GCN中節(jié)點之間的聚合，未考慮節(jié)點間相似度的特征信息，影響了分類模型的準確性和模型訓練的收斂速度.本文提出了一種改進聚合權重的圖卷積神經網絡IAW-GCN，通過利用描述節(jié)點相似度的曼哈頓距離度量設計了節(jié)點聚合權重函數，并用節(jié)（剩余12836字）
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基于改進圖卷積神經網絡的半監(jiān)督分類
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