基于超图的持续嵌入同调在图分类领域的应用

摘要：

图数据作为一种广泛存在于各学科中的数据形式，其分类问题一直是图数据研究中的一个重要课题。基于超图的持续同调理论，一种新的图分类模型被提出。该模型通过在一般无向图上构建持续超图，进而计算其嵌入同调作为特征进行机器学习，以实现图分类的目标。该图分类模型在多个数据集的测试中取得了较好的效果。

任智昊, 刘艺, 赵梓伊, 刘秀贵. 基于超图的持续嵌入同调在图分类领域的应用[J]. 南开大学学报（自然科学版）, 2025,(1): 12-.