一种基于交互感知视角融合的图神经网络图分类方法

本发明公开的属于人工智能技术领域，具体为一种基于交互感知视角融合的图神经网络图分类方法，首先设计多视角生成模块，用来产生固定大小的多视角图嵌入，旨在确保下游网络的有效学习；接着设计多视角交互模块，用来增强图嵌入内视角间的全局‑局部交互；之后设计跨图交互与视角融合模块，用来有效融合多视角嵌入，提取单个图内跨多个视角的不变特征；基于此本发明通过多视角生成、多尺度交互与双监督融合的协同机制，首次在统一的框架内系统地解决了图分类中因虚假关联、全局与局部信息失衡以及视角错位所导致的过度平滑或过度敏感问题。