توقَّع ثم انتشر: شبكات العصبونات الرسومية تلتقي بـ PageRank المخصص

حققت خوارزميات الرسائل العصبية للتصنيف شبه المشرف على الرسوم البيانية نجاحًا كبيرًا مؤخرًا. ومع ذلك، فإن هذه الطرق عند تصنيف عقدة تأخذ في الاعتبار فقط العقد التي تبعد عنها خطوات انتشار قليلة، وحجم الجوار المستخدم صعب التوسيع. في هذا البحث، نستخدم العلاقة بين شبكات التجميع الرسومية (GCN) وصفحة رتب (PageRank) لاستنتاج مخطط انتشار محسن يعتمد على صفحة رتب الشخصية (Personalized PageRank). نستفيد من هذه الإجراءات الانتشارية لبناء نموذج بسيط يُعرف بالانتشار الشخصي للتنبؤات العصبية (PPNP)، وتقريره التقريبي السريع، APPNP. وقت تدريب نموذجنا مماثل أو أسرع، وعدد معالمه مماثل أو أقل من النماذج السابقة. فهو يستغل جوارًا كبيرًا قابلًا للتعديل للتصنيف ويمكن دمجه بسهولة مع أي شبكة عصبية. نوضح أن هذا النموذج يتفوق على عدة طرق تم اقتراحها حديثًا للتصنيف شبه المشرف في أشمل دراسة تم إجراؤها حتى الآن لنماذج مشابهة لـ GCN. توفر تنفيذنا عبر الإنترنت.请注意，这里的“页面排名”（PageRank）是一个专有名词，通常在阿拉伯语中直接使用英文“PageRank”。同样，“个性化页面排名”（Personalized PageRank）也通常直接使用英文。如果需要进一步本地化这些术语，可以将它们翻译为“رتبة الصفحة الشخصية”（Ratbat Al-Safha Al-Shakhsiyya）。但是，为了保持专业性和通用性，建议使用英文术语。