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Automatic blockchain whitepapers analysis via heterogeneous graph neural network

【提案类别】 文章分享提案

【文章作者】Lin Liu, Wei-Tek Tsai, Md Zakirul Alam Bhuiyan, Dong Yang

【发表时间】2020

【文章来源】 Journal of Parallel and Distributed Computing

【分享时间】2022-11-26 20:00

【分享语言】中文

【分享原因】唯一一例白皮书+GNN的研究。 区块链白皮书包含详细的技术和商业信息，因此其分析对区块链文本挖掘非常重要。以前的工作主要是分析 同质性的对象和关系。然而，主要问题是这些工作没有考虑到信息的异质性。本文通过设计异质图神经网络 ，即S-HGNN，提出了一种新的白皮书分析方法。具体来说，本文首先利用从白皮书中提取的异质性对象和 关系建立了一个异质性信息网络（HIN），以获得相似性度量，然后使用图卷积网络（GCN）和图注意网络 （GAT）将结构信息和内部语义整合到白皮书嵌入中。与之前的模型相比，该模型在分类任务中的F1分数提 高了0.96%∼33.34%，在聚类任务中的纯度提高了4.94%∼14.14%，并在不同的任务中获得了稳定的结果。这 些结果表明了该模型在白皮书分析中的有效性和稳健性。

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开始日期 2020-09-14 00:00:00

结束日期 2022-12-30 00:00:00

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