Identify influential nodes in social networks with graph multi-head attention regression model

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作者
Jiangheng Kou,Peng Jia,Jiayong Liu,Jinqiao Dai,Hairu Luo
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:530: 23-36 被引量:14
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2023.01.078
摘要

Identifying influential nodes in social networks is a fundamental task. Due to the development of Graph Neural Networks, Graph Convolution Network (GCN) based model has been introduced to solve this problem. Compared to traditional methods, the existing GCN-based models are more accurate in identifying influential nodes because they can better aggregate the multi-dimension features. However, the GCN-based method treats this problem as a binary classification task rather than a regression task, making it less practical. To make the GCN-based model more practical, we treat identifying influential nodes as a regression task. Moreover, when aggregating neighbor features, GCN ignores the difference in neighbor importance, which will affect the prediction performance of the GCN-based models. This paper proposes a graph multi-head attention regression model to address these problems. Vast experiments on twelve real-world social networks demonstrate that the proposed model significantly outperforms baseline methods. To the best of our knowledge, this is the first work to introduce the multi-head attention mechanism to identify influential nodes in social networks.
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